如何按熊猫中的值对系列进行分组？

Question

我目前有一个带有dtype Series的panda Timestamp，我希望按日期对其进行分组（并且每组中有许多行具有不同的时间）。

看似显而易见的做法与

类似

grouped = s.groupby(lambda x: x.date())

但是，大熊猫groupby按其索引对系列进行分组。我怎样才能让它按值分组呢？

Answer 1

grouped = s.groupby(s)

或者：

grouped = s.groupby(lambda x: s[x])

Answer 2

对于其他任何想要内联而不会抛出lambda的人（这会导致性能下降）：

s.to_frame(0).groupby(0)[0]

Answer 3

您应该将其转换为DataFrame，然后添加一个date（）列。您可以使用日期列对DataFrame进行groupby。

Parcel

然后“日期”成为您的索引。你必须这样做，因为最终的分组对象需要一个索引，所以你可以做select a group之类的事情。

Answer 4

三种方法：

DataFrame：pd.groupby(['column']).size()

系列：sel.groupby(sel).size()

系列到DataFrame：

pd.DataFrame( sel, columns=['column']).groupby(['column']).size()

Answer 5

要添加另一个建议，我经常使用以下内容，因为它使用了简单的逻辑：

pd.Series(index=s.values).groupby(level=0)