按月份和日期分组-python

我有一组数据点，如下所示。我每年每天都有类似的数据点

data1 = {'Date': {1: '01-01-2001',
  2: '01-01-2002',
  3: '01-01-2003',
  4: '01-01-2004',
  5: '01-01-2005',
  6: '01-01-2006',
  7: '01-01-2007',
  8: '01-01-2008',
  9: '01-01-2009',
 10: '01-01-2010'
   },
 'milesrun': {1: '15',
  2: '21',
  3: '19',
  4: '22',
  5: '16',
  6: '13',
  7: '22',
  8: '24',
  9: '17',
 10: '18'}}

如何仅按月份和日期分组，并获得最小值和最大值？我需要在两个单独的数据帧中得到结果，一个用于最小值，一个用于最大值。结果数据帧的输出应如下所示

mth-date  value
 01-01     13
 01-02     14
 01-03     13
 ............
 ............
 12-29     18
 12-30     16
 12-31     17

我能够将月份和日期提取为单独的列，但无法正确地分组。我试图避免使用numpy，并查看是否有其他选项

用于提取

月

s和

天

，然后使用

分组方式

和聚合

最小值

，

最大值

：

#if neccessary convert to datetimes if MM-DD-YYYY
#df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

dfboth = df['milesrun'].groupby(df['Date'].dt.strftime('%m-%d')).agg(['min','max'])
print (dfboth)
      min max
Date         
01-01  13  24

或：

---

您的日期格式是第一天还是第一个月？我想这些是

dayfirst=True

日期。@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 我应该想出一个更好的日期样本。最初的假设是正确的。这是MM-DD-YYYY。@jezrael出于好奇，如果数据集中有多个列，并且必须使用该列进行筛选，您将如何进行筛选？例如，假设我将城市作为一个附加列，并且必须将其限制为一个城市，例如纽约？@rajeev-然后需要聚合每个列，因此instad

dfmin=df['milesrun'].groupby（df['Date'].dt.strftime（'%m-%d'）.min（）

need

dfmin=df.groupby（df['Date'].dt.strftime（'%m-%d'））.agg（{'milesrun'：'min'，'city'：'first'））

@jezrael为了重新表述我的问题，我实际上是想添加一个过滤条件，比如city='newyork'，只得到'newyork'的结果。上面的解决方案将按城市进行汇总，对吗？

dfmin = df['milesrun'].groupby(df['Date'].dt.strftime('%m-%d')).min()
dfmax = df['milesrun'].groupby(df['Date'].dt.strftime('%m-%d')).max()