Question

我有一个MultiIndex (id, date)的df，我想做两件事：

将名为DateTimeIndex的{{1}}转换为每个date组中的PeriodIndex
id每日resample每月的频率

我当前的（非工作）方法是（甚至在转换为PeriodIndex之前）：

PeriodIndex

这引起了：

df = pd.DataFrame(data = {"val": np.arange(30), 
                          "id": np.tile([1,2], 15),
                          "date": np.repeat(pd.date_range(start = "2000-01-01", periods = 15, name="date"), 2)
                         })

df = df.set_index(["id", "date"]).sort_index() 
df.groupby("id")["val"].resample(rule = "M", closed = "right", label = "right").apply(lambda x: np.sqrt(sum(x)/10))

完成整个程序的正确方法是什么？我对如何考虑TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'MultiIndex'感到困惑：我的心理模型是groupby操作后的任何内容都只会收到与该组相对应的子帧（即groupby成为该特定组中仅MultiIndex的单个索引。这不正确吗？

Answer 1

如果在DatetimeIndex之前设置groupby是必要apply，则resample也不是必需的，sum Series的速度更快，然后划分最终np.sqrt乘以10，然后使用df = df.set_index(["date"]).sort_index() df1 = (np.sqrt(df.groupby("id")["val"] .resample(rule = "M", closed = "right", label = "right") .sum() .div(10))) print (df1) id date 1 2000-01-31 4.582576 2 2000-01-31 4.743416 Name: val, dtype: float64：

{{1}}

重新取样每组中的pandas df

1 个答案: