Pandas 数据框：跨年分组

Question

在Pandas中，当时间戳的其余部分相同时，是否有一个 groupby 操作来对多年的值进行分组？

例如 12:00:00 01/01/2000、12:00:00 01/01/2001 和 12:00:00 01/01/2002 将组成一个组，15:00:00 01/01/2000，15:00:00 01/01/2001 和 15:00:00 01/01/2002... 等

我可以通过以下方式实现：

group = pd.groupby(timeseries, by=[timeseries.index.minute, timeseries.index.hour, timeseries.index.day, timeseries.index.month])

但是真的很丑，输入时间格式也不灵活。我真正想要的是一种从 groupby 中排除年份的方法，但包括其他所有内容。

Answer 1

您可以设置一些常量 year 然后 groupby 通过 index:

timeseries.index = timeseries.index.map(lambda t: t.replace(year=2010))
print (timeseries)
group = timeseries.groupby(level=0).sum()
print (group)

Answer 2

您可以减去每年年初的 time-stamp 以创建 TimedeltaIndex。以矢量化方式执行此操作的一种方法是使用 NumPy 转换为不同的 time-resolution datetime64 类型，例如

>>> idx = pd.date_range('2000-01-01', periods=1000)

>>> idx
DatetimeIndex(['2001-01-01', '2001-01-02', '2001-01-03', '2001-01-04',
               '2001-01-05', '2001-01-06', '2001-01-07', '2001-01-08',
               '2001-01-09', '2001-01-10',
               ...
               '2003-09-18', '2003-09-19', '2003-09-20', '2003-09-21',
               '2003-09-22', '2003-09-23', '2003-09-24', '2003-09-25',
               '2003-09-26', '2003-09-27'],
              dtype='datetime64[ns]', length=1000, freq='D')

# note that pandas only handles datetime64[ns], so we convert back
# using pd.to_datetime

>>> deltas = idx - pd.to_datetime(idx.values.astype('datetime64[Y]'))

>>> deltas
TimedeltaIndex([  '0 days',   '1 days',   '2 days',   '3 days',   '4 days',
                  '5 days',   '6 days',   '7 days',   '8 days',   '9 days',
                ...
                '260 days', '261 days', '262 days', '263 days', '264 days',
                '265 days', '266 days', '267 days', '268 days', '269 days'],
               dtype='timedelta64[ns]', length=1000, freq=None)

>>> group = pd.Series(np.arange(1000), idx).groupby(deltas)

需要注意的一件事是 leap-years -- 您最终会遇到一些 365-366 天的悬空日期时间差异。

Answer 3

是这样的吗？

t = pd.Series(['12:00:00 01/01/2000', '12:00:00 01/01/2001' ,'12:00:00 01/01/2002' ,'15:00:00 01/01/2000', '15:00:00 01/01/2001','15:00:00 01/01/2002'])
df = pd.DataFrame(t.str.split(' ',1).tolist(),
                               columns = ['Time','Date'])
df.groupby(['Time', 'Date']).required_function()

您得到按时间分组的数据，然后按日期分组

Pandas 数据框：跨年分组

Pandas dataframe: group across years

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