python - 如何让 pd.Grouper() 包含空组

Question

我有一个数据集，我想按列和数据集中每个月的数据进行分组。我使用 pd.Grouper() 作为每月分组日期部分。

df.groupby(['A',pd.Grouper(key='date', freq='M')]).agg({'B':list})

但这仅返回实际有数据的每个 A、B 的月份。我还希望每个月都没有 A、B 组合的数据。我在 pd.Grouper() 文档中没有看到此选项。

Answer 1

给定这个数据框:

date        A  B
2018-01-01  1  3
2018-03-01  2  4

在 groupby 之后，您可以使用 resample BUT 来重新采样 unfortunately您需要自己创建 MultiIndex:

In [11]: res = df.groupby(['A',pd.Grouper(key='date', freq='M')]).agg({'B':list})

In [12]: m = pd.MultiIndex.from_product([df.A.unique(), pd.date_range(df.date.min(), df.date.max() + pd.offsets.MonthEnd(1), freq='M')])

In [13]: m
Out[13]:
MultiIndex(levels=[[1, 2], [2018-01-31 00:00:00, 2018-02-28 00:00:00, 2018-03-31 00:00:00]],
           labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1], [0, 1, 2, 0, 1, 2]])

In [14]: res.reindex(m)
Out[14]:
                B
1 2018-01-31  [3]
  2018-02-28  NaN
  2018-03-31  NaN
2 2018-01-31  NaN
  2018-02-28  NaN
  2018-03-31  [4]

注意:用 [] 填充有点棘手，理想情况下您能够解决这个问题(通常不建议在 DataFrame 中使用列表)。