按星期几对数据进行分类 Python

Categorize Data by Day of Week Python

给定列表列表 Python 2.7:

[['OCT 27, 2015',2,4,6,8],['NOV 03, 2015',1,5,9,2],['NOV 05, 2015',2,4,6,8]]

一般情况下如何打印列表的平均值;然后根据星期几取平均值。例如:

2.5, 6.5, 10.5, 9, 1.5, 4.5, 7.5, 5, 2, 4, 6, 8

其中:

1.5、4.5、7.5、5 是上面产生的平均值,因为星期二在此列表中出现两次

2.5, 6.5, 10.5, 9 是榜单的总体平均分

那么2、4、6、8就是星期四出现次数的平均值

我很确定我可以使用 zip() 函数来获取所有类似的值。我只是不确定一周中每天计算的平均值(星期一、星期二、星期三...)

我如何将其组织成具有 "Averages" 和 "Monday, Tuesday,.." 以及其他 headers

的简洁表格格式
   Averages     Monday      Tuesday      Wednesday   Thursday   Friday  Saturday Sunday
2.5 6.5 10.5 9    0      1.5 4.5 7.5 5       0       2 4 6 8       0       0       0

我应该使用 if 语句吗?

这对 pandas 来说似乎是一份出色的工作:

from __future__ import print_function   
import pandas as pd
import numpy as np

raw_data = [['OCT 27, 2015',2,4,6,8],['NOV 03, 2015',1,5,9,2],['NOV 05, 2015',2,4,6,8]]
pandas_data = pd.DataFrame(raw_data, columns=['Date', 'A', 'B', 'C', 'D'])
pandas_data["Date"] = pd.to_datetime(pandas_data["Date"])
print(pandas_data)
print(pandas_data.mean())

输出:

        Date  A  B  C  D
0 2015-10-27  2  4  6  8
1 2015-11-03  1  5  9  2
2 2015-11-05  2  4  6  8

A    1.666667
B    4.333333
C    7.000000
D    6.000000

这为我们提供了所有列的汇总统计信息,但对于一周中的特定几天,我会做这样的事情(遵循上述代码):

pandas_data["Day of the Week"] = pandas_data["Date"].dt.dayofweek
grouped_data = pandas_data.groupby('Day of the Week').aggregate(np.mean)
print(grouped_data)

输出:

                   A    B    C  D
Day of the Week
1                1.5  4.5  7.5  5
3                2.0  4.0  6.0  8

pandas' 星期几的惯例是周一=0,周日=6

pandas' groupby 函数按照它在罐子上所说的那样做:它根据一些标准对数据进行分组,在本例中是 'Day of the Week' 列。 aggregate 函数然后在这些组上运行给定的函数并为您提供结果。

你可以使用 itertools.groupby :

from itertools import groupby
import datetime


l = [['OCT 27, 2015', 2, 4, 6, 8],
     ['NOV 03, 2015', 1, 5, 9, 2],
     ['NOV 05, 2015', 2, 4, 6, 8]]


# Day of week as number. Monday == 0 ... Sunday == 6
def day_of_week(str_date):
    return datetime.datetime.strptime(str_date, '%b %d, %Y').weekday()


stats = [None] * 7
for key, group in groupby(l, key=lambda x: day_of_week(x[0])):
    z = zip(*group)
    next(z)  # skip dates
    stats[key] = [sum(i) / len(i) for i in z]

print(stats)

输出:

[None, [1.5, 4.5, 7.5, 5.0], None, [2.0, 4.0, 6.0, 8.0], None, None, None]