Question

data_list 和monthly_values 数组相互关联，因此数据点'2019-09-01 00:00:00'= 15 , 2019-10-01 00:00:00'= 39.6... etc。下面的 year_changes 函数显示了发生新年的索引。 .因此，由于 2019 年有 4 个月 2019-09-01 00:00:00 - 2020-01-01 00:00:00，因此它取数字 15., 39.6, 0.2, 34.3 的总和并除以 2019 年的月份数，即 4，结果 Expected Output 1}}。但我试图制作一个图表来显示 22.28 我如何能够编写这样的代码？

mean, median, max ,min

输出：

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame

date_list = ['2019-09-01 00:00:00', '2019-10-01 00:00:00', '2019-11-01 00:00:00',
 '2019-12-01 00:00:00', '2020-01-01 00:00:00', '2020-02-01 00:00:00', 
 '2020-03-01 00:00:00', '2020-04-01 00:00:00', '2020-05-01 00:00:00', 
 '2020-06-01 00:00:00', '2020-07-01 00:00:00', '2020-08-01 00:00:00',
 '2020-09-01 00:00:00','2020-10-01 00:00:00', '2020-11-01 00:00:00', 
 '2020-12-01 00:00:00','2021-01-01 00:00:00','2021-02-01 00:00:00', '2021-03-01 00:00:00', 
 '2021-04-01 00:00:00','2021-05-01 00:00:00', '2021-06-01 00:00:00', 
 '2021-07-01 00:00:00']
monthly_values = np.array([ 15., 39.6, 0.2, 34.3, 19.6, 26.8, 15.7, 26., 12.6, 15.5, 18.6, 2.3, 6.5,
   2.5, 12.2, 11.6, 93.9, 25.5, 26.5, -16.5, -1.4, -1.8, 5.])

data = pd.DataFrame({"Date": date_list, "Averages": monthly_values})
data["Date"] = pd.to_datetime(data["Date"])
print(data.groupby(data["Date"].dt.year).mean())

预期输出：

       Averages
Date           
2019  22.275000
2020  14.158333
2021  18.742857

Answer 1

通过 groupby()、agg()、droplevel() 和 rename() 尝试：

out=(data.groupby(data["Date"].dt.year)
     .agg(['mean','median','max','min'])
     .droplevel(0,1)
     .rename(columns=lambda x:'Average' if x=='mean' else x.title()))

或

通过 pivot_table()、droplevel() 和 rename()：

out=(data.pivot_table('Averages',data["Date"].dt.year,aggfunc=['mean','median','max','min'])
         .droplevel(1,1)
         .rename(columns=lambda x:'Average' if x=='mean' else x.title()))

out 的输出：

         Average    Median  Max     Min
Date                
2019    22.275000   24.65   39.6    0.2
2020    14.158333   14.05   26.8    2.3
2021    18.742857   5.00    93.9    -16.5

按日期分隔数据框并计算数学模型 Numpy Python

1 个答案: