Python 按日期时间分组

Question

我知道这是一个古老的问题，我已经搜索了以前的所有帖子，但无法完全找到解决我的具体问题的答案。

我正在处理一个看起来像这样的数据框

   Date    Position  Value
2010-01-01 PEAK      600
2010-01-01 BOTTOM    510
2010-01-02 PEAK      620
2010-01-02 BOTTOM    500
...
2015-03-02 PEAK      700

其中不包含 nan 值或奇怪的字符。但是，原始数据不是“日期”格式，因此我使用

将其转换为“日期”格式

df1 = df.sort('Date')
df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'])

但是在我尝试使用 groupby() 命令对数据帧进行分组之后

df1.groupby('Date')

在对“位置”列进行分组并对“值”执行计算之前，我不断收到显示的错误消息

<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x7f880d4f2160>

但没有生成任何内容。

我期望我的代码会将具有相同日期时间值的所有行条目分组在一起，但事实并非如此。

如果有人能阐明这一点，我将不胜感激。

谢谢。

Answer 1

这不是一个错误。 groupby 返回一个 groupby 对象，然后您必须在其上调用聚合函数。通常人们会调用 .mean() ，但还有其他的可能其他人可以帮你补充。

由于我不知道你到底想要什么，所以我会用我的例子来猜测

 df1.groupby(['Date', 'Position']).mean()

将输出按日期和位置分组的数据帧，并分别对特定日期的所有 PEAK 和 BOTTOM 值进行平均 PEAK 和 BOTTOM 值。

哦等等，特定日期只有峰值和谷值。尝试一下

df1[['Date', 'Value']].groupby('Date').mean()

这就是当天的平均值。