Question

我是一个新手还在试图找出熊猫 - 分裂/应用/组合只是开始有意义但我还没有。

我试图从前几年（2013-2015）的同一天获得历史高点和低点的销售电话号码，然后又有一列告诉我2016年的电话会话比以前的高点更高或低于之前的低点以及价值观。

这是我到目前为止的尝试：

df = pd.read_csv('filename.csv')
df['Date']  = pd.to_datetime(df['Date'])
df = df[(df['Date']>= '01/01/2013') & (df['Date'] <= '12/31/2015')]
df['Month']     = df.Date.dt.month
df['Day']   = df.Date.dt.day

dfMAX = df[df['Element'] == "MAX"]
dfMAX = (dfMAX.groupby([dfMAX.Date.dt.month, dfMAX.Date.dt.day, 'Element'])
            [['Data_Value']]
            .agg(['max']))

这让我获得了每天的最大值，我知道我可以为最小值重复这个。我很难知道如何将它与多指数重新组合，然后如何获得高于或低于已记录的最小值/最大值的2016年值。

我并不担心闰年数据，因此可以放弃/忽略2月29日。

输出将是这样的：

Day of Year   Min   Max     2016
    1/1       50   1900     
    1/2       23   2100     2102
    1/3       90   1800      85
    1/4       89   1750
    1/5       50   2309      45
    1/6       44   5600     5649

我在这里发布了一个csv文件： https://drive.google.com/open?id=0B4xdnV0LFZI1dUE3ZFBxdWFQOGc

感谢您的帮助，我

Answer 1

我会按照以下步骤解决这个问题：

确保日期是日期时间列dtype。然后，创建一个新列在您的数据框中使用.dt.dayofyear。
将您的数据框架拆分为两个数据框架，一个是2013年到2015年 2016。
使用2013年至2015年的数据框，并将groupby与.agg一起使用最小值和最大值，以获得2013年至2015年的最小值和最大值，以创建一个数据帧每日记录。
接下来将此新的每日记录数据框与2016年数据框合并使用pd.merge，您可以在2016年设置索引和使用left_index=True和right_index=True合并索引。
最后，我会使用布尔索引来仅选择那些 2016年值超出最小值或最大值的记录合并数据框中的列。

你应该用你的数据得到这样的东西：

           min   max       Date Element  Value
DayofYear                                     
1          545  1812 2016-01-01     MAX   1887
3          108  1815 2016-01-03     MAX   1906
4          496  1618 2016-01-04     MAX   1701
6          455  1864 2016-01-06     MIN    169
8          511  1771 2016-01-08     MIN    232

请在下方看到我的剧透代码。

df = pd.read_csv（＆＃39; Downloads / Day_Over_Day.csv＆＃39;，parse_dates = [＆＃39; Date＆＃39;]）
1. df [＆＃39; DayofYear＆＃39;] = df [＆＃39; Date＆＃39;]。dt.dayofyear
2A。 df_13_15 = df.query（＆＃39;日期＆lt;＆＃34; 2016-01-01＆＃34;＆＃39;）
2B。 df_2016 = df.query（＆＃39;日期＆gt; =＆＃34; 2016-01-01＆＃34;＆＃39;）
3.＆amp; 4. df_Overlay = pd.merge（df_13_15.groupby（＆＃39; DayofYear＆＃39;）[＆＃39;价值＆＃39;]。agg（[＆＃39; min＆＃39;，＆＃39; max＆＃ 39;]），df_2016.set_index（＆＃39; DayofYear＆＃39;），left_index = True，right_index = True）
5. print（df_Overlay [（df_Overlay [＆＃39; Value＆＃39;]＆lt; df_Overlay [＆＃39; min＆＃39;]）|（df_Overlay [＆＃39; Value＆＃39;]＆gt; df_Overlay [＆＃39;最大＆＃39;]）]头（））
。

比较熊猫中不同年份的同一天

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