Python 查找不同年份同一日期的平均值

我正在处理以下数据帧：

df
Out[1]: 
              temp_C
date          
2013-01-01    12
2013-01-02    11
2013-01-03    10
2013-01-04     9
2013-01-05    10
2013-01-06    10
2013-01-07    11
2013-01-08    12
2013-01-09    14
2013-01-10    14
2013-01-11    12
2013-01-12    12
2013-01-13    11
2013-01-14    10
2013-01-15    10
2013-01-16    12
2013-01-17    13
...   
2017-01-02     8
2017-01-03     8
2017-01-04     8
2017-01-05     9
2017-01-06     9
2017-01-07    10
2017-01-08    12
2017-01-09    14
2017-01-10    14
2017-01-11    10
2017-01-12    10
2017-01-13    11
2017-01-14    14
2017-01-15    13
2017-01-16    10
2017-01-17     9
[1770 rows x 1 columns]

我需要做的是按一年中的某一天对值进行分组，找到每组的平均值（或中值），从而获得一个新的数据框架，其中每天的值是平均值/中值/。。。在同一天的所有值中

下面是一个例子：

df_grouped
Out[2]: 
              temp_C
date
2013-01-01    12
2014-01-01    10
2015-01-01    10
2016-01-01    12
2017-01-01    11
2013-01-02    11
2014-01-02    10
....
2016-12-31    8
2017-12-31    7

df_mean
Out[3]: 
              temp_C
date
1970-01-01    11 #the year is not meaningful anymore
1970-01-02    11.4
1970-01-03    12.5
....
1970-12-30    7.5
1970-12-31    7.5

谢谢。

设置

---

groupby

---

解释 字符串有一个

格式

方法，可以用作可调用的方法。它接受作为新字符串处理和插值的参数

{:%m-%d}。format

是一个可调用函数，它接受单个位置参数，并通过字符串中的

{}

进行处理。在本例中，

“{:%m-%d}”

特定于处理日期，可以更好地理解格式。它说，当查看日期时，将其格式化为月日

---

将可调用的消息传递给

groupby

时，它将该可调用消息应用于索引的每个元素。因为我们的索引是

Datetime

，所以每个元素都以月份和日期的形式返回。这正是我们想要的，以我们的

的意思

非常感谢，它工作得非常完美。只是一个问题：{}括号是什么意思？或者更好：他们有什么目的？我稍后会补充更多的解释。我正在举一个例子。那我就explain@GGiacomo希望有帮助。

df = pd.DataFrame(
    {'temp_C': range(10)},
    pd.to_datetime([
        '2010-01-23', '2012-03-30',
        '2013-01-23', '2013-03-30',
        '2014-01-23', '2014-03-30',
        '2016-01-23', '2015-03-30',
        '2017-01-23', '2017-03-30',
    ])
)

df.groupby('{:%m-%d}'.format).mean()

       temp_C
01-23       4
03-30       5