Python 熊猫的分组日期索引

我有一个如下所示的数据帧：

   In [101]:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame( {'date':['2014-06-30','2014-06-30','2014-06-29','2014-06-29','2014-06-29'], 'value':[1,2,5,5,4]})
df.set_index('date')
Out[101]:
         value
date    
2014-06-30  1
2014-06-30  2
2014-06-29  5
2014-06-29  5
2014-06-29  4

df
Out[102]:
           value
date    
2014-06-30  1
            2
2014-06-29  5
            5
            4

2014-06-30      1
                2

在这里，我想根据日期值对索引列进行分组。所需的输出应如下所示：

   In [101]:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame( {'date':['2014-06-30','2014-06-30','2014-06-29','2014-06-29','2014-06-29'], 'value':[1,2,5,5,4]})
df.set_index('date')
Out[101]:
         value
date    
2014-06-30  1
2014-06-30  2
2014-06-29  5
2014-06-29  5
2014-06-29  4

df
Out[102]:
           value
date    
2014-06-30  1
            2
2014-06-29  5
            5
            4

2014-06-30      1
                2

因此，如果我使用df.iloc[0]，输出应该是这样的：

   In [101]:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame( {'date':['2014-06-30','2014-06-30','2014-06-29','2014-06-29','2014-06-29'], 'value':[1,2,5,5,4]})
df.set_index('date')
Out[101]:
         value
date    
2014-06-30  1
2014-06-30  2
2014-06-29  5
2014-06-29  5
2014-06-29  4

df
Out[102]:
           value
date    
2014-06-30  1
            2
2014-06-29  5
            5
            4

2014-06-30      1
                2

df.设置索引（“日期”）

需要分配给

df

，您可以使用

.loc

df = pd.DataFrame( {'date':['2014-06-30','2014-06-30','2014-06-29','2014-06-29','2014-06-29'], 'value':[1,2,5,5,4]})
df = df.set_index('date')
df

            value
date
2014-06-30      1
2014-06-30      2
2014-06-29      5
2014-06-29      5
2014-06-29      4

df.loc['2014-06-30']

            value
date
2014-06-30      1
2014-06-30      2

使用

.loc

df = pd.DataFrame( {'date':['2014-06-30','2014-06-30','2014-06-29','2014-06-29','2014-06-29'], 'value':[1,2,5,5,4]})
df = df.set_index('date')
df

            value
date
2014-06-30      1
2014-06-30      2
2014-06-29      5
2014-06-29      5
2014-06-29      4

df.loc['2014-06-30']

            value
date
2014-06-30      1
2014-06-30      2

---

如何根据日期值对索引进行分组？您可以

df.groupby（level=0）

但是为什么要

df.set\u index（'date'）

？在设置数据帧的索引之前，您可以设置df.groupby（'date'）？但是，如果您希望使用每日/每月聚合功能，最好使用

重采样

或

时间分组

！是的，我想使用df.groupby，但它将返回

groupby对象

。如何使用

groupby

，而不使用

sum

、

mean

等函数并返回数据帧。我使用了

resample

，但它还需要

sum

、

mean

等函数，所以您想说：“给我与前30个日期相关的所有行”。您可以使用groupby方法进行此操作。所以你去了

gb=df.groupby（“日期”）

。然后

gb.groups.keys（）[：29]

获取前30个日期。然后，您可以将其用作索引，这样就可以转到

df.loc[gb.groups.keys（）[：29]]