Pandas：year/month 和 return 的 DataFrame groupby 具有新的 DatetimeIndex

Question

我需要一些指导来按年或月对 Pandas DateFrame 对象进行分组，并在 return 中获取具有新索引的新 DateFrame 对象。到目前为止，这是我的代码。 groupby 按预期工作。

从 .csv 文件加载数据，解析 'Date' 为日期格式（来自 finance.yahoo.com 的历史股票报价）

In [23]: import pandas as pd
         file = pd.read_csv("sdf.de.csv", parse_dates=['Date'])
         file.head(2)

Out[23]:
    Date        Open    High    Low     Close   Volume  Adj Close
0   2016-02-16  18.650  18.70   17.940  18.16   1720800 17.0600
1   2016-02-15  18.295  18.64   18.065  18.50   1463500 17.3794

按 'Date' 升序排列文件并将索引设置为 Date

In [24]: daily = file.sort_values(by='Date').set_index('Date')
         daily.head()

Out[24]:
            Open    High    Low     Close   Volume  Adj Close
Date                        
2000-01-03  14.20   14.50   14.15   14.40   277400  2.7916
2000-01-04  14.29   14.30   13.90   14.15   109200  2.7431

月份分组

我会对组做额外的 apply()，这会压缩特定组的数据，例如找到 year/month 或 sum() 和 Volume 值的最高 High 值。本例省略此步骤。

In [39]: monthly = daily.groupby(lambda x: (x.year, x.month))
         monthly.first()

Out[39]:
            Open    High    Low     Close   Volume  Adj Close
(2000, 1)   14.200  14.500  14.150  14.400  277400  2.7916
(2000, 2)   13.900  14.390  13.900  14.250  287200  2.7625
... ... ... ... ... ... ...
(2016, 1)   23.620  23.620  23.620  23.620  0       22.1893
(2016, 2)   19.575  19.630  19.140  19.450  1783000 18.2719

这有效，但它给了我一个 DateFrame 对象，其中有一个元组作为索引。

期望的结果，在本例中为月份分组，将是一个全新的 DataFrame 对象，但 Date 索引应该是一个新的 DatetimeIndex 形式的 DatetimeIndex %Y-%m 或 %Y 如果按年份分组。

Out[39]:
        Open    High    Low     Close   Volume  Adj Close
Date
2000-01 14.200  14.500  14.150  14.400  277400  2.7916
2000-02 13.900  14.390  13.900  14.250  287200  2.7625
... ... ... ... ... ... ...
2016-01 23.620  23.620  23.620  23.620  0       22.1893
2016-02 19.575  19.630  19.140  19.450  1783000 18.2719

感谢您提供任何指示。

Answer 1

您可以使用列表理解从您的时间戳访问年和月访问器变量，然后对它们进行分组。

>>> df.groupby([[d.year for d in df.Date], [d.month for d in df.Date]]).first()
             Date    Open   High    Low  Close   Volume  Adj_Close
2000 1 2000-01-01  14.200  14.50  14.15  14.40   277400     2.7916
     2 2000-02-01  13.900  14.39  13.90  14.25   287200     2.7625
2016 1 2016-01-01  23.620  23.62  23.62  23.62        0    22.1893
     2 2016-02-01  19.575  19.63  19.14  19.45  1783000    18.2719

Answer 2

您可以通过 index:

使用 groupby with daily.index.year, daily.index.month or change index to_period and then groupby

print daily
              Open   High    Low  Close   Volume  Adj Close
Date                                                       
2000-01-01  14.200  14.50  14.15  14.40   277400     2.7916
2000-02-01  13.900  14.39  13.90  14.25   287200     2.7625
2016-01-01  23.620  23.62  23.62  23.62        0    22.1893
2016-02-01  19.575  19.63  19.14  19.45  1783000    18.2719

print daily.groupby([daily.index.year, daily.index.month]).first()
          Open   High    Low  Close   Volume  Adj Close
2000 1  14.200  14.50  14.15  14.40   277400     2.7916
     2  13.900  14.39  13.90  14.25   287200     2.7625
2016 1  23.620  23.62  23.62  23.62        0    22.1893
     2  19.575  19.63  19.14  19.45  1783000    18.2719

daily.index = daily.index.to_period('M')
print daily.groupby(daily.index).first()
           Open   High    Low  Close   Volume  Adj Close
Date                                                    
2000-01  14.200  14.50  14.15  14.40   277400     2.7916
2000-02  13.900  14.39  13.90  14.25   287200     2.7625
2016-01  23.620  23.62  23.62  23.62        0    22.1893
2016-02  19.575  19.63  19.14  19.45  1783000    18.2719

Pandas：year/month 和 return 的 DataFrame groupby 具有新的 DatetimeIndex

Pandas: DataFrame groupby for year/month and return with new DatetimeIndex

python

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