Question

我有一个数据框（使用pandas），其中包含以下字段：

Datesf -----------价格
02/08/16 17：28--10
02/08/16 17：29--20
02/08/16 17：30--30
03/08/16 09：00--40
04/08/16 09：00--50

我正在尝试使用“Datesf”作为过滤器将数据框子集化为新的数据帧。子集化应仅使用变量“Datesf”的Datesf.Date（）部分，并将新数据帧“df”命名为df_date。例如＆gt;新的子集化数据帧名称＆gt; df_02_08_16
1.日期------------价格
2. 02/08/16 17：28--10 3. 02/08/16 17：29--20 4. 02/08/16 17：30--30

我尝试使用以下代码但很明显，我错过了很多内容：

datelist= df["Datesf"].map(pd.Timestamp.date).unique()

for d in datelist:
    print d
   df.loc[df['Datesf'] == '%s' % d]

我的python技能在这个阶段相对基础。如果我的查询不那么具有挑战性，请原谅我。非常感谢。问候，小号

Answer 1

这应该做的工作。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['02/08/16 17:28',1], ['02/08/16 17:28',10],['02/08/16 17:28',100],['03/08/16 17:28',101],['04/08/16 17:28',103]], columns=['Datesf', 'Price'])
df.Datesf = pd.to_datetime(df.Datesf)

unique_dates = df.Datesf.unique()
data_frame_dict = {elem : pd.DataFrame for elem in unique_dates}

for n, key in enumerate(data_frame_dict.keys()):
    print ' ==== dataframe %d ======' % n
    data_frame_dict[key] = df[:][df.Datesf == key]
    print data_frame_dict[key]
    data_frame_dict[key].to_csv('%s.csv'%str(key))

基于日期的Python Pandas子集化

1 个答案: