Pandas Dataframe 按周分组

Question

我有一个数据框，其中包含房屋 (ID) 的每小时千瓦时能耗(消耗)，持续几个月，例如:

                      ID  Consumption
DateTime                              
2016-07-01 01:00:00  1642     0.703400
2016-07-01 02:00:00  1642     0.724033
2016-07-01 03:00:00  1642     0.747300
2016-07-01 04:00:00  1642     0.830450
2016-07-01 05:00:00  1642     0.704917
2016-07-01 06:00:00  1642     0.708467
2016-07-01 07:00:00  1642     0.806533
2016-07-01 08:00:00  1642     0.774483
2016-07-01 09:00:00  1642     0.724833
2016-07-01 10:00:00  1642     0.721900
2016-07-01 11:00:00  1642     0.729450
2016-07-01 12:00:00  1642     0.757233
2016-07-01 13:00:00  1642     0.744667

这里的 DateTime 是 type 的索引。我的目标是找出一周内每小时的平均消耗量和方差，即(24*7 = 168 小时)

HourOfWeek    Consumption
1             0.703400
2             0.724033
...
168           0.876923

我试过了

print (df.groupby(df.index.week)['Consumption'].transform('mean'))

但是这并没有给出正确的结果，如何在 pandas 中完成？任何帮助将不胜感激。

Answer 1

即使晚了:我遇到了类似的问题，我认为上面的答案不正确，应该是

df.groupby((df.index.dayofweek) * 24 + (df.index.hour)).mean().rename_axis('HourOfWeek')

在上面提到的答案中，您最终得到了不需要的组合，因为分配的组不是唯一的，例如星期一下午 2 点与星期二凌晨 1 点组合在一起，依此类推