Python 从groupby中提取组

我有一个数据框：

我根据其中的日期栏对其进行了分组

现在，我正在从最小日期循环到最大日期，在内部循环中，我试图获取该日期的数据帧

我是这样做的：

grouped_df = df.group_by('date')
for d in range(min_date, max_date + timedelta(days=1)):
     dated_df = grouped_df.get_group(d)

这对我来说很好，但只适用于范围内的日期。对于像2017年9月2020日这样不存在的日期

dated\u df=grouped\u df.get\u group（d）

这是一个抛出错误

有人能帮我获取空数据帧而不是错误吗。我不想使用try-except。

---

谢谢。

如果您不想尝试除之外的

操作，您可以检查是否存在：

all_dates = set(df['date'])
for d in range(min_date, max_date + timedelta(days=1)):
     dated_df = grouped_df.get_group(d) if d in all_dates else None

如果不想执行除

之外的

尝试，可以检查是否存在：

all_dates = set(df['date'])
for d in range(min_date, max_date + timedelta(days=1)):
     dated_df = grouped_df.get_group(d) if d in all_dates else None

您也可以简单地迭代组，这样就不必担心丢失日期

grouped_df = df.group_by('date')

for date, group in grouped_df:
    if date in range(min_date, max_date + timedelta(days=1)):
        dated_df = group

这是假设最小和最大日期不在整个
df['date']
范围内。如果目的是查看
df
中的所有日期，则不需要If语句。
您也可以简单地遍历组，这样就不必担心丢失日期

grouped_df = df.group_by('date')

for date, group in grouped_df:
    if date in range(min_date, max_date + timedelta(days=1)):
        dated_df = group

这是假设最小和最大日期不在整个
df['date']
范围内。如果目的是查看
df
中的所有日期，则不需要If语句。
只迭代
groupby
创建的组

用于分组的\u df.groups.keys（）中的d：
日期=分组数据。获取数据组（d）

但是groups.keys（）不一定保留顺序。
只迭代
groupby
创建的组

用于分组的\u df.groups.keys（）中的d：
日期=分组数据。获取数据组（d）

但是，groups.keys（）不一定保留顺序。
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