Question

我有一个数据框：

df

    Date   Close    Open 
0 2012-01-02  348.36  342.19 
1 2012-01-03  355.23  350.24 
2 2012-01-04  354.00  352.84 
3 2012-01-05  352.23  352.12 
4 2012-01-06  351.24  351.97

df有14000行。

我想groupby年月，并得到multiindex数据框。

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) 
# df.set_index('Date',inplace=True,drop=True)
df1 = df.groupby([df.Date.dt.year.rename('year'),df.Date.dt.month.rename('month')]).values

我尝试了.values .count（没有给出预期的输出）。

预期输出：

 df1

year   month Date        Close    Open 
2012   1     2012-01-02  348.36  342.19 
             2012-01-03  355.23  350.24 
             2012-01-04  354.00  352.84 
             2012-01-05  352.23  352.12 
             2012-01-06  351.24  351.97

Answer 1

使用set_index：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) 

df1 = df.set_index([df.Date.dt.year.rename('year'),df.Date.dt.month.rename('month')])

类似于rename_axis：

df1 = df.set_index([df.Date.dt.year,df.Date.dt.month]).rename_axis(['year','month'])

print (df1)
                 Date   Close    Open
year month                           
2012 1     2012-01-02  348.36  342.19
     1     2012-01-03  355.23  350.24
     1     2012-01-04  354.00  352.84
     1     2012-01-05  352.23  352.12
     1     2012-01-06  351.24  351.97

另一种解决方案（更详细）：

df.index = pd.MultiIndex.from_arrays([df.Date.dt.year.rename('year'),
                                      df.Date.dt.month.rename('month')])

df.index = pd.MultiIndex.from_arrays([df.Date.dt.year,
                                      df.Date.dt.month], names=('year','month'))

分组后如何获取所有行的数据框？

1 个答案: