使用datetime.strptime按月分组

Question

我对此很新。我有一个csv，它有一个字符串日期/时间列，如下所示。我试图根据月份来平均流量值。

CSV：

X                   Flow
6/9/16/ 14:00       15000

代码：

import pandas as pd
from datetime import datetime

#import csv
df = pd.read_csv('monthlyaverage.csv', header=True)

date_object = datetime.strptime('6/9/16 14:00', '%m/%d/%y %H:%M')

df.set_index(pd.DatetimeIndex(df))

df1 = df.groupby(pd.TimeGrouper(freq='%m/%y')).mean()

Answer 1

我认为您可以read_csv并通过参数list<string> L_string = new string { "1" "2" "4" "3" "5" "6" "7"} 将列X设置为index。然后首先将'index_col'转换为DatetimeIndex，然后转换为to_period。上次groupby index（index）和汇总mean：

level=0