Python 熊猫的多月平均值';系列
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datetime
对象和一系列跨越数年的数据。A可以创建一个系列
对象,并对其重新采样以按月份分组:
df=pd.Series(varv,index=dates)
multiMmean=df.resample("M", how='mean')
print multiMmean
然而,这是一种产出
2005-10-31 172.4
2005-11-30 69.3
2005-12-31 187.6
2006-01-31 126.4
2006-02-28 187.0
2006-03-31 108.3
...
2014-01-31 94.6
2014-02-28 82.3
2014-03-31 130.1
2014-04-30 59.2
2014-05-31 55.6
2014-06-30 1.2
这是序列中每个月的平均值列表。这不是我想要的。我想要12个值,一年中每个月一个,以及一年中每个月的平均值。我怎样才能在multiMmean
中获得它
我曾尝试在multiMmean
上使用resample(“M”,how='mean')
和列表理解,但我无法让它发挥作用。我错过了什么
谢谢。以下几点对我很有用:
# create some random data with datetime index spanning 17 months
s = pd.Series(index=pd.date_range(start=dt.datetime(2014,1,1), end = dt.datetime(2015,6,1)), data = np.random.randn(517))
In [25]:
# now calc the mean for each month
s.groupby(s.index.month).mean()
Out[25]:
1 0.021974
2 -0.192685
3 0.095229
4 -0.353050
5 0.239336
6 -0.079959
7 0.022612
8 -0.254383
9 0.212334
10 0.063525
11 -0.043072
12 -0.172243
dtype: float64
因此,我们可以groupby
datetimeindex的month
属性并调用mean
这将计算所有月份的平均值