Python 绘制按特定日期范围分组的每列平均值

我有7列数据，按日期时间（30分钟频率）索引，从2017年5月31日开始，到2018年5月25日结束。我想画出具体日期（季节）范围的平均值。我一直在尝试groupby，但无法按特定范围访问group。如果我使用df.groupby（df.date.dt.month.mean（），我会得到错误的结果

数据集中的几行（日期范围为2017-05-31至2018-05-25）

我已经创建了这些变量（这些是我需要的范围）

将它们连接起来：

df_seasons =pd.concat([increment_rates_winter,increment_rates_spring,increment_rates_summer,increment_rates_fall],axis=1)

经过策划，我得到了：

然而，我一直在努力做到这一点：

x中的季节以及为每列绘制的平均值

Winter = df['2017-06-01':'2017-08-30']
Spring = df['2017-09-01':'2017-11-30']
Summer = df['2017-12-01':'2018-02-28']
Fall = df['2018-03-01':'2018-05-30']

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提前谢谢你

转换它怎么样：

df_seasons.T.plot()

输出：

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我们可以通过以下方式获得一个特定的日期范围，然后您可以根据需要定义它并取其平均值

将熊猫作为pd导入
df=pd.read\u csv（'test.csv'））
df['date']=pd.to_datetime（df['date']）
开始日期=“2017-12-31 09:00:00”
end_date=“2018-04-30 23:00:00”
mask=（df['date']>start_date）&（df['date']我想这会对你有所帮助：我以前读过，太复杂了，不完全是我需要的。但是谢谢你！
df_seasons
Out[664]: 
      Winter    Spring    Summer       Fall
50  6.697123  6.948447 -1.961549   7.662622
51  6.428329  4.760650 -2.188402   5.927087
52  5.580953  6.667529  1.136889  12.939295
53  6.406259  2.506279 -2.105125   6.964549
54  4.332826  3.678492 -2.574769   6.569398
56  2.222032  3.359607 -2.694863   5.348258
58       NaN  1.388535 -0.035889   4.213046

Winter = df['2017-06-01':'2017-08-30']
Spring = df['2017-09-01':'2017-11-30']
Summer = df['2017-12-01':'2018-02-28']
Fall = df['2018-03-01':'2018-05-30']

df_seasons.T.plot()

                  date           50  ...            58                                                   
8  2017-12-31 09:30:00   212.926846  ...    187.179987                                                NaN
9  2018-03-31 23:00:00   213.304498  ...    186.887548                                                NaN
10 2018-03-31 23:30:00   213.308369  ...    186.891422                                                NaN
11 2018-04-30 23:00:00   215.496812  ...    188.104749                                                NaN