Python 在DatetimeIndexResamplerGroupby上获取组方法

问题：get\u group方法是否适用于具有DatetimeIndexResamplerGroupby索引的数据帧？如果是，那么适当的语法是什么

样本数据：

data = [[2, 4, 1, datetime.datetime(2017, 1, 1)],
        [2, 4, 2, datetime.datetime(2017, 1, 5)], 
        [3, 4, 1, datetime.datetime(2017, 1, 7)]]
df1 = pd.DataFrame(data, columns=list('abc') + ['dates'])

gb3 = df1.set_index('dates').groupby('a').resample('D')
DatetimeIndexResamplerGroupby [freq=<Day>, axis=0, closed=left, label=left, convention=e, base=0]

gb3.sum()

                  a   b   c
a   dates           
2   2017-01-01  2.0 4.0 1.0
    2017-01-02  NaN NaN NaN
    2017-01-03  NaN NaN NaN
    2017-01-04  NaN NaN NaN
    2017-01-05  2.0 4.0 2.0
3   2017-01-07  3.0 4.0 1.0

data=[[2,4,1，datetime.datetime（2017,1,1）]，
[2,4,2，datetime.datetime（2017,1,5）]，
[3,4,1，datetime.datetime（2017,1,7）]]
df1=pd.DataFrame（数据，列=列表（'abc'）+['dates']））
gb3=df1.set_index（'dates'）.groupby（'a'）.resample（'D'））
DatetimeIndexResamplerGroupby[freq=，axis=0，closed=left，label=left，convention=e，base=0]
gb3.sum（）
a、b、c
约会
2   2017-01-01  2.0 4.0 1.0
2017-01-02楠楠
2017-01-03楠楠
2017-01-04楠楠
2017-01-05  2.0 4.0 2.0
3   2017-01-07  3.0 4.0 1.0

get_group方法适用于我的

pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy对象

。

---

我尝试过各种方法，典型的错误是

TypeError:Cannot convert input[（0，1）]of type to Timestamp

下面应该是您要找的（如果我正确理解了问题）：

---

我相信在这种情况下，resample/pd.gropper可以互换使用（如果我错了，有人会纠正我）。让我知道这是否适合您。

也许您可以澄清一下您的问题。仅供参考，按时间分组最常见的方法是使用.resample（）函数，您也可以在此处查看文档：此注释没有帮助。数据帧是“重采样（'D'）”，如示例代码所示。你想澄清问题的哪一部分？因为你没有得到任何答案，我认为需要澄清一下。

import pandas as pd
import datetime
​

data = [[2, 4, 1, datetime.datetime(2017, 1, 1)],
        [2, 4, 2, datetime.datetime(2017, 1, 5)], 
        [3, 4, 1, datetime.datetime(2017, 1, 7)]]
df1 = pd.DataFrame(data, columns=list('abc') + ['dates'])
gb3 = df1.groupby(['a',pd.Grouper('dates')])
gb3.get_group((2, '2017-01-01'))
​
Out[14]:
a   b   c   dates
0   2   4   1   2017-01-01