Question

我在Pandas df中有以下数据：

index;Aircraft_Registration;issue;Leg_Number;Departure_Time;Departure_Date;Arrival_Time;Arrival_Date;Departure_Airport;Arrival_Airport
0;XXA;0;QQ464;01:07:00;2013-12-01;03:33:00;2013-12-01;JFK;AMS
1;XXA;0;QQQ445;06:08:00;2013-12-01;12:02:00;2013-12-01;AMS;CPT
2;XXA;0;QQQ446;13:04:00;2013-12-01;13:13:00;2013-12-01;JFK;SID
3;XXA;0;QQ446;14:17:00;2013-12-01;20:15:00;2013-12-01;SID;FRA
4;XXA;0;QQ453;02:02:00;2013-12-02;13:09:00;2013-12-02;JFK;BJL
5;XXA;0;QQ150;05:47:00;2018-12-03;12:37:00;2018-03-03;KAO;AMS
6;XXA;0;QQ457;15:09:00;2018-11-03;17:51:00;2018-03-03;AMS;AGP
7;XXA;0;QQ457;08:34:00;2018-12-03;22:47:00;2018-03-03;AGP;JFK
8;XXA;0;QQ458;03:34:00;2018-12-03;23:59:00;2018-03-03;ATL;BJL
9;XXA;0;QQ458;06:26:00;2018-10-04;07:01:00;2018-03-04;BJL;AMS

我希望将这些数据分组在忽略年份的月份上，因此理想情况下最终会有12个新数据帧，每个数据帧代表忽略年份的那些月份的事件。我尝试了以下方法：

sort = list(df.groupby(pd.Grouper(freq='M', key='Departure_Date')))

这会产生一个包含每个月和每年的数据框的列表，在这种情况下会产生60个列表，其中很多都是空的，因为那个月没有数据。

我的预期结果是一个包含12个数据框的列表，每个月一个（1月，Februari等）

Answer 1

我认为1-12个月需要dt.month或January-December需要dt.strftime：

sort = list(df.groupby(df['Departure_Date'].dt.month))

或者：

sort = list(df.groupby(df['Departure_Date'].dt.strftime('%B')))

Pandas，groupby / Grouper月份无视这一年

1 个答案: