Python 比较大熊猫不同年份的同一天

我是一个新手，仍在努力弄清楚熊猫-拆分/应用/合并才刚刚开始有意义，但我还没有做到

我试图获得前几年（2013-2015年）同一天的历史高位和低位销售电话号码，然后有另一个专栏告诉我2016年电话号码高于或低于前几年高位或低位的天数以及数值

以下是我迄今为止的尝试：

df = pd.read_csv('filename.csv')
df['Date']  = pd.to_datetime(df['Date'])
df = df[(df['Date']>= '01/01/2013') & (df['Date'] <= '12/31/2015')]
df['Month']     = df.Date.dt.month
df['Day']   = df.Date.dt.day

dfMAX = df[df['Element'] == "MAX"]
dfMAX = (dfMAX.groupby([dfMAX.Date.dt.month, dfMAX.Date.dt.day, 'Element'])
            [['Data_Value']]
            .agg(['max']))

我在这里发布了一个csv文件：

谢谢你的帮助，

---

Me

我将使用以下步骤解决此问题：

确保date是datetime列数据类型。然后，创建一个新列 使用

.dt.dayofyear

在名为Day\u Of_Year的数据框中

将数据帧拆分为两个数据帧，一个是2013年到2015年，另一个是 2016年

将您的2013年至2015年数据框与的

.agg

一起使用

groupby

获取2013年至2015年的最小值和最大值，以创建 数据框每日记录

接下来，将此新的每日记录数据框与2016数据框合并 使用

pd.merge

，您可以设置2016年至今的索引以及 使用

left\u index=True

和

right\u index=True

合并索引

最后，我将使用布尔索引只选择那些 2016年值超出最小值或最大值的记录 合并数据框中的列

您的数据应该是这样的：

           min   max       Date Element  Value
DayofYear                                     
1          545  1812 2016-01-01     MAX   1887
3          108  1815 2016-01-03     MAX   1906
4          496  1618 2016-01-04     MAX   1701
6          455  1864 2016-01-06     MIN    169
8          511  1771 2016-01-08     MIN    232

看到我的扰流板代码悬停在下面

df=pd.read\u csv（'Downloads/Day\u Over\u Day.csv'，parse\u dates=['Date']）
1.df['DayofYear']=df['Date'].dt.DayofYear
2a。df_13_15=df.query（'日期<“2016-01-01”）
2b。df_2016=df.query（'Date>=“2016-01-01”）
3. & 4.df_Overlay=pd.merge（df_13_15.groupby（'DayofYear'）['Value'].agg（'min'，'max']），df_2016.set_index（'DayofYear'），left_index=True，right_index=True）
5.打印（df_覆盖[（df_覆盖['Value']df_覆盖['max']）。head（））

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你能在这里提供示例数据（复制/可复制）吗？@Scott_Boston，感谢你的教育和在代码上加上“扰流板”的封面。像这样的答案是一种乐趣，可以帮助像我这样的人学到很多东西。非常感谢你，我。

           min   max       Date Element  Value
DayofYear                                     
1          545  1812 2016-01-01     MAX   1887
3          108  1815 2016-01-03     MAX   1906
4          496  1618 2016-01-04     MAX   1701
6          455  1864 2016-01-06     MIN    169
8          511  1771 2016-01-08     MIN    232