转换/拆分并将groupby或datetime对象转换为数据帧

时间:2016-12-02 00:10:27

标签: python pandas dataframe group-by time-series

我有一只熊猫df:

                                Reading
2016-06-01 09:00:00+09:00       1190.958
2016-06-01 10:30:00+09:00       1189.886
2016-06-01 12:00:00+09:00       1194.089
2016-06-01 13:30:00+09:00       1193.464
2016-06-01 15:00:00+09:00       1193.050
2016-06-02 09:00:00+09:00       1190.879
2016-06-02 12:00:00+09:00       1190.025
2016-06-02 13:30:00+09:00       1187.057
2016-06-02 15:00:00+09:00       1186.600

我想像这样改造它:

           09:00:00+09:00  10:30:00+09:00  12:00:00+09:00  13:30:00+09:00  15:00:00+09:00
2016-06-01 1190.958        1189.886        1194.089        1193.464        1193.050
2016-06-02 1190.879        NA              1190.025        1187.057        1186.600

我以为我可以按日期对数据进行分组:

df.groupby(df.index.values.astype('<M8[D]'))

但是如何将这个groupby对象转换为具有转置列的数据框?

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

使用当前索引的日期和时间以及unstack

重新分配索引
df.index = [df.index.date, df.index.time]
df.Reading.unstack()

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