Python 如何根据月份创建7天的序列_Python_Pandas

Python 如何根据月份创建7天的序列

python pandas

Python 如何根据月份创建7天的序列,python,pandas,Python,Pandas,我有一个时间序列数据。我想为每个组创建一个序列，这样就可以考虑一个月，按7天分组。i、例如，每组应在一个月内完成样本数据集 a 2017-09-25 2017-09-26 2017-09-27 2017-09-28 2017-09-29 2017-09-30 2017-10-01 2017-10-02 2017-10-03 2017-10-04 2017-10-05 2017-10-06 2017-10-07 2017-10-08 2017-10-09 2017-10-10 2017-10-

我有一个时间序列数据。我想为每个组创建一个序列，这样就可以考虑一个月，按7天分组。i、例如，每组应在一个月内完成

样本数据集

预期产出：

a         out
2017-09-25  0
2017-09-26  0
2017-09-27  0
2017-09-28  0
2017-09-29  0
2017-09-30  0
2017-10-01  1
2017-10-02  1
2017-10-03  1
2017-10-04  1
2017-10-05  1
2017-10-06  1
2017-10-07  1
2017-10-08  2
2017-10-09  2
2017-10-10  2
2017-10-11  2
2017-10-12  2
2017-10-13  2
2017-10-14  2
2017-10-15  3
2017-10-16  3
2017-10-17  3
2017-10-18  3
2017-10-19  3
2017-10-20  3
2017-10-21  3
2017-10-22  4
2017-10-23  4
2017-10-24  4
2017-10-25  4
2017-10-26  4
2017-10-27  4
2017-10-28  4
2017-10-29  5
2017-10-30  5
2017-10-31  5
2017-11-01  6
2017-11-02  6
2017-11-03  6
2017-11-04  6
2017-11-05  6
2017-11-06  6
2017-11-07  6
2017-11-08  7
2017-11-09  7
2017-11-10  7
2017-11-11  7
2017-11-12  7
2017-11-13  7
2017-11-14  7
2017-11-15  8
2017-11-16  8
2017-11-17  8
2017-11-18  8
2017-11-19  8
2017-11-20  8
2017-11-21  8
2017-11-22  9
2017-11-23  9
2017-11-24  9
2017-11-25  9
2017-11-26  9
2017-11-27  9
2017-11-28  9
2017-11-29  10
2017-11-30  10

到目前为止，我试过：

df['id_1']= df.groupby([pd.Grouper(freq='7D')]).ngroup()
df['id_2']= df.groupby([pd.Grouper(freq='W')]).ngroup()
df['id_3']= df.groupby([pd.Grouper(freq='7D'),pd.Grouper(freq='M')]).ngroup()

它给

a         id_1 id_2 id_3
2017-09-25  0   0   0
2017-09-26  0   0   0
2017-09-27  0   0   0
2017-09-28  0   0   0
2017-09-29  0   0   0
2017-09-30  0   0   0
2017-10-01  0   0   1
2017-10-02  1   1   2
2017-10-03  1   1   2
2017-10-04  1   1   2
2017-10-05  1   1   2
2017-10-06  1   1   2
2017-10-07  1   1   2
2017-10-08  1   1   2
2017-10-09  2   2   3
2017-10-10  2   2   3
2017-10-11  2   2   3
2017-10-12  2   2   3
2017-10-13  2   2   3
2017-10-14  2   2   3
2017-10-15  2   2   3
2017-10-16  3   3   4
2017-10-17  3   3   4
2017-10-18  3   3   4
2017-10-19  3   3   4
2017-10-20  3   3   4
2017-10-21  3   3   4
2017-10-22  3   3   4
2017-10-23  4   4   5
2017-10-24  4   4   5
2017-10-25  4   4   5
2017-10-26  4   4   5
2017-10-27  4   4   5
2017-10-28  4   4   5
2017-10-29  4   4   5
2017-10-30  5   5   6
2017-10-31  5   5   6
2017-11-01  5   5   7
2017-11-02  5   5   7
2017-11-03  5   5   7
2017-11-04  5   5   7
2017-11-05  5   5   7
2017-11-06  6   6   8
2017-11-07  6   6   8
2017-11-08  6   6   8
2017-11-09  6   6   8
2017-11-10  6   6   8
2017-11-11  6   6   8
2017-11-12  6   6   8
2017-11-13  7   7   9
2017-11-14  7   7   9
2017-11-15  7   7   9
2017-11-16  7   7   9
2017-11-17  7   7   9
2017-11-18  7   7   9
2017-11-19  7   7   9
2017-11-20  8   8   10
2017-11-21  8   8   10
2017-11-22  8   8   10
2017-11-23  8   8   10
2017-11-24  8   8   10
2017-11-25  8   8   10
2017-11-26  8   8   10
2017-11-27  9   9   11
2017-11-28  9   9   11
2017-11-29  9   9   11
2017-11-30  9   9   11

请帮我摆脱这一切

请随意提出这个问题。如果你不明白这个问题

您可以

groupby

2次：

In [157]: s = df.groupby(df.a.dt.month).cumcount() // 7

In [158]: df['out'] = df.groupby([df.a.dt.month, s]).ngroup()

In [159]: df
Out[159]: 
            a  out
0  2017-09-25    0
1  2017-09-26    0
2  2017-09-27    0
3  2017-09-28    0
4  2017-09-29    0
5  2017-09-30    0
6  2017-10-01    1
7  2017-10-02    1
8  2017-10-03    1
9  2017-10-04    1
10 2017-10-05    1
11 2017-10-06    1
12 2017-10-07    1
13 2017-10-08    2
14 2017-10-09    2
15 2017-10-10    2
16 2017-10-11    2
17 2017-10-12    2
18 2017-10-13    2
19 2017-10-14    2
20 2017-10-15    3
21 2017-10-16    3
22 2017-10-17    3
23 2017-10-18    3
24 2017-10-19    3
25 2017-10-20    3
26 2017-10-21    3
27 2017-10-22    4
28 2017-10-23    4
29 2017-10-24    4
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