Question

假设拥有以下DataFrame：

rng = pd.date_range('1/1/2011', periods=72, freq='H')
np.random.seed(10)
n = 10
df = pd.DataFrame(
    {
        "datetime": np.random.choice(rng,n),
        "cat": np.random.choice(['a','b','b'], n),
        "val": np.random.randint(0,5, size=n)
        }
    )

如果我现在groupby：

gb = df.groupby(['cat','datetime']).sum()

我每小时得到每个cat的总数：

cat datetime            val
a   2011-01-01 00:00:00 1
    2011-01-01 09:00:00 3
    2011-01-02 16:00:00 1
    2011-01-03 16:00:00 1
b   2011-01-01 08:00:00 4
    2011-01-01 15:00:00 3
    2011-01-01 16:00:00 3
    2011-01-02 04:00:00 4
    2011-01-02 05:00:00 1
    2011-01-02 12:00:00 4

但是，我希望有类似的东西：

cat datetime   val
a   2011-01-01 4
    2011-01-02 1
    2011-01-03 1
b   2011-01-01 10
    2011-01-02 9

我可以通过添加另一个名为date的列来获得所需的结果：

df['date'] = df.datetime.apply(pd.datetime.date)

然后执行类似的groupby：df.groupby(['cat','date']).sum()。但我感兴趣的是，有更多的pythonic方式吗？另外，我可能想看看月份或年级。那么，什么是正确的方式？

Answer 1

您可以cat和set_index尝试groupby然后date：

import pandas as pd
import numpy as np

rng = pd.date_range('1/1/2011', periods=72, freq='H')
np.random.seed(10)
n = 10
df = pd.DataFrame(
    {
        "datetime": np.random.choice(rng,n),
        "cat": np.random.choice(['a','b','b'], n),
        "val": np.random.randint(0,5, size=n)
        }
    )
print df
  cat            datetime  val
0   a 2011-01-01 09:00:00    3
1   b 2011-01-01 15:00:00    3
2   a 2011-01-03 16:00:00    1
3   b 2011-01-02 04:00:00    4
4   b 2011-01-02 05:00:00    1
5   b 2011-01-01 08:00:00    4
6   a 2011-01-01 00:00:00    1
7   a 2011-01-02 16:00:00    1
8   b 2011-01-02 12:00:00    4
9   b 2011-01-01 16:00:00    3

df = df.set_index('datetime')
gb = df.groupby(['cat', lambda x: x.date]).sum()
print gb
                val
cat                
a   2011-01-01    4
    2011-01-02    1
    2011-01-03    1
b   2011-01-01   10
    2011-01-02    9

Answer 2

在中间结构中，您可以使用.unstack分隔类别，再次执行.resample，然后.stack再次返回原始表单：

In [126]: gb = df.groupby(['cat', 'datetime']).sum()

In [127]: gb.unstack(0)
Out[127]:
                     val
cat                    a    b
datetime
2011-01-01 00:00:00  1.0  NaN
2011-01-01 08:00:00  NaN  4.0
2011-01-01 09:00:00  3.0  NaN
2011-01-01 15:00:00  NaN  3.0
2011-01-01 16:00:00  NaN  3.0
2011-01-02 04:00:00  NaN  4.0
2011-01-02 05:00:00  NaN  1.0
2011-01-02 12:00:00  NaN  4.0
2011-01-02 16:00:00  1.0  NaN
2011-01-03 16:00:00  1.0  NaN

In [128]: gb.unstack(0).resample("D").sum().stack()
Out[128]:
                 val
datetime   cat
2011-01-01 a     4.0
           b    10.0
2011-01-02 a     1.0
           b     9.0
2011-01-03 a     1.0

编辑：对于其他重新采样频率（月，年等），pandas resample documentation

有一个很好的选项列表

在熊猫中按年/月/日分组

2 个答案: