Python对多个年份中同一日历日期中记录的值进行排序
我正在处理一个数据帧,它包含在这样的多年时间跨度内记录的每日值Python对多个年份中同一日历日期中记录的值进行排序,python,date,pandas,group-by,time-series,Python,Date,Pandas,Group By,Time Series,我正在处理一个数据帧,它包含在这样的多年时间跨度内记录的每日值 Date Position Value 2010-01-01 PEAK 60 2010-01-01 BOTTOM 51 2010-01-02 PEAK 62 2010-01-02 BOTTOM 50 ... 2011-01-01 PEAK 70 2011-01-01 BOTTOM 61 2011-01-02 PEAK 72 2011-01-02 BOTTOM
Date Position Value
2010-01-01 PEAK 60
2010-01-01 BOTTOM 51
2010-01-02 PEAK 62
2010-01-02 BOTTOM 50
...
2011-01-01 PEAK 70
2011-01-01 BOTTOM 61
2011-01-02 PEAK 72
2011-01-02 BOTTOM 60
...
2015-12-31 PEAK 92
2015-12-31 BOTTOM 83
也就是说,与每个日历日期对应的行条目连续重复6年,不考虑闰年(即2月29日),我想按日历日期对它们进行分组,而不考虑以下格式的年份
Date Position Value
2010-01-01 PEAK 60
2010-01-01 BOTTOM 51
2011-01-01 PEAK 63
2011-01-01 BOTTOM 57
...
2015-01-01 PEAK 84
2015-01-01 BOTTOM 71
...
2014-12-31 PEAK 85
2014-12-31 BOTTOM 79
2015-12-31 PEAK 92
2015-12-31 BOTTOM 83
如果我想保留对每个日历日期“组”中的值进行简单计算的余地(例如,max()、min()、mean()),那么执行此类groupby()操作的更好方法是什么
我确实查阅了以前所有相关的帖子,但似乎找不到适合我的帖子。如果有人能指出更好的方法,我将不胜感激
谢谢。IIUC您可以这样做:
In [2]: df
Out[2]:
Date Position Value
0 2010-01-01 PEAK 60
1 2010-01-01 BOTTOM 51
2 2010-01-02 PEAK 62
3 2010-01-02 BOTTOM 50
4 2011-01-01 PEAK 70
5 2011-01-01 BOTTOM 61
6 2011-01-02 PEAK 72
7 2011-01-02 BOTTOM 60
8 2015-12-31 PEAK 92
9 2015-12-31 BOTTOM 83
In [3]: df.groupby([df.Date.dt.month, df.Date.dt.day, 'Position']).agg(['min','mean','max','sum'])
Out[3]:
Value
min mean max sum
Date Date Position
1 1 BOTTOM 51 56 61 112
PEAK 60 65 70 130
2 BOTTOM 50 55 60 110
PEAK 62 67 72 134
12 31 BOTTOM 83 83 83 83
PEAK 92 92 92 92
你有一个问题要解决。一种方法是使用中间数据帧执行此操作:
df2 = pd.DataFrame([df.Date.dt.month, df.Date.dt.day]).T
df2.columns = [0,1]
df2
Out[32]:
0 1
0 1 1
1 1 1
2 1 2
3 1 2
4 1 1
5 1 1
6 1 2
7 1 2
8 12 31
9 12 31
df2 = df2.sort_values([0,1])
现在使用我们现在在df2
中得到的结果索引重新编制df
:
df.reindex(df2.index)
Out[36]:
Date Position Value
0 2010-01-01 PEAK 60
1 2010-01-01 BOTTOM 51
4 2011-01-01 PEAK 70
5 2011-01-01 BOTTOM 61
2 2010-01-02 PEAK 62
3 2010-01-02 BOTTOM 50
6 2011-01-02 PEAK 72
7 2011-01-02 BOTTOM 60
8 2015-12-31 PEAK 92
9 2015-12-31 BOTTOM 83
它起作用了。我尝试了您的方法并将值转换为列表。我现在正在绘制这些365个值,并将它们映射到各自的日历日。谢谢,非常感谢。这比我买的要整洁得多。我要再试一次!