Question

我有一个数据框，其中一列为日期时间格式，另一列为整数和浮点数。我想按第一列的工作日对数据框进行分组。其他列将被添加。

print (df)
Day               Butter Bread Coffee
2019-07-01 00:00:00 2   2   4
2019-07-01 00:00:00 1  2   1
2019-07-02 00:00:00 5  4   8

基本上，结果有时是相同的：

print (df)
Day Butter Bread Coffee
Monday 3   4   5
Tuesday 5  4   8

如果可以说星期一，星期二的第一天是MO还是01，我会很灵活，只要可以看到星期一，星期二，星期三，星期四，星期五，星期六和星期日是哪个消费时段。< / p>

Answer 1

尝试使用.dt.day_name（）和groupby（），sum（）

df = pd.DataFrame(data={'day':['2019-07-01 00:00:00','2019-07-01 00:00:00','2019-07-02 00:00:00'],
                       'butter':[2,1,5],
                       'bread':[2,2,4],
                       'coffee':[4,1,8]}) 
df['day'] = pd.to_datetime(df['day']).dt.day_name()
df.groupby(['day'],as_index=False).sum()

     day    butter  bread   coffee
0   Monday      3      4    5
1   Tuesday     5      4    8

Answer 2

您应将“天”转换为日期时间类型，然后可以提取星期几并汇总其余各列：

import pandas as pd
df['Day'] = pd.to_datetime(df['Day'])
df.groupby(df['Day'].dt.day_name()).sum()

通过工作日的日期时间列对数据框进行分组

2 个答案: