Question

问题： get_group方法是否适用于具有DatetimeIndexResamplerGroupby索引的DataFrame？如果是这样，那么适当的语法是什么？

示例数据：

data = [[2, 4, 1, datetime.datetime(2017, 1, 1)],
        [2, 4, 2, datetime.datetime(2017, 1, 5)], 
        [3, 4, 1, datetime.datetime(2017, 1, 7)]]
df1 = pd.DataFrame(data, columns=list('abc') + ['dates'])

gb3 = df1.set_index('dates').groupby('a').resample('D')
DatetimeIndexResamplerGroupby [freq=<Day>, axis=0, closed=left, label=left, convention=e, base=0]

gb3.sum()

                  a   b   c
a   dates           
2   2017-01-01  2.0 4.0 1.0
    2017-01-02  NaN NaN NaN
    2017-01-03  NaN NaN NaN
    2017-01-04  NaN NaN NaN
    2017-01-05  2.0 4.0 2.0
3   2017-01-07  3.0 4.0 1.0

get_group方法适用于pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object。我尝试了各种方法，典型的错误是TypeError: Cannot convert input [(0, 1)] of type <class 'tuple'> to Timestamp

Answer 1

以下内容应该是您正在寻找的内容（如果我理解正确的话）：

import pandas as pd
import datetime


data = [[2, 4, 1, datetime.datetime(2017, 1, 1)],
        [2, 4, 2, datetime.datetime(2017, 1, 5)], 
        [3, 4, 1, datetime.datetime(2017, 1, 7)]]
df1 = pd.DataFrame(data, columns=list('abc') + ['dates'])
gb3 = df1.groupby(['a',pd.Grouper('dates')])
gb3.get_group((2, '2017-01-01'))

Out[14]:
a   b   c   dates
0   2   4   1   2017-01-01

我相信resample / pd.Grouper在这种情况下可以互换使用（如果我错了，有人会纠正我）。如果这对您有用，请告诉我。

DatetimeIndexResamplerGroupby上的Pandas get_group方法

1 个答案: