我刚刚发现了 Pandas 的强大功能，我喜欢它，但我无法弄清楚这个问题:
我有一个 DataFrame df.head():
lon lat h filename time
0 19.961216 80.617627 -0.077165 60048 2002-05-15 12:59:31.717467
1 19.923916 80.614847 -0.018689 60048 2002-05-15 12:59:31.831467
2 19.849396 80.609257 -0.089205 60048 2002-05-15 12:59:32.059467
3 19.830776 80.607857 0.076485 60048 2002-05-15 12:59:32.116467
4 19.570708 80.588183 0.162943 60048 2002-05-15 12:59:32.888467
我想将我的数据分组为九天的时间间隔
gb = df.groupby(pd.TimeGrouper(key='time', freq='9D'))
第一组:
2002-05-15 12:59:31.717467 lon lat h filename time
0 19.961216 80.617627 -0.077165 60048 2002-05-15 12:59:31.717467
1 19.923916 80.614847 -0.018689 60048 2002-05-15 12:59:31.831467
2 19.849396 80.609257 -0.089205 60048 2002-05-15 12:59:32.059467
3 19.830776 80.607857 0.076485 60048 2002-05-15 12:59:32.116467
...
下一组:
2002-05-24 12:59:31.717467 lon lat height filename time
815 18.309498 80.457024 0.187387 60309 2002-05-24 16:35:39.553563
816 18.291458 80.458514 0.061446 60309 2002-05-24 16:35:39.610563
817 18.273408 80.460014 0.129255 60309 2002-05-24 16:35:39.667563
818 18.255358 80.461504 0.046761 60309 2002-05-24 16:35:39.724563
...
因此，数据从第一次 (12:59:31.717467) 算起按 9 天分组，而不是像我希望的那样从一天的开始算起。
按一天分组时:
gb = df.groupby(pd.TimeGrouper(key='time', freq='D'))
给我:
2002-05-15 00:00:00 lon lat h filename time
0 19.961216 80.617627 -0.077165 60048 2002-05-15 12:59:31.717467
1 19.923916 80.614847 -0.018689 60048 2002-05-15 12:59:31.831467
2 19.849396 80.609257 -0.089205 60048 2002-05-15 12:59:32.059467
3 19.830776 80.607857 0.076485 60048 2002-05-15 12:59:32.116467
...
我可以在几天内循环直到我得到一个九天的间隔，但我认为它可以做得更聪明，我正在寻找一个相当于 YS(年初)的 Grouper freq 选项只是几天，一种设置开始时间的方法(可能通过 Grouper 选项 convention : {'start', 'end', 'e', 's'})，或者???
我正在运行 Python 3.5.2，Pandas 的版本是:0.19.0
最佳答案
删除第一行:
您最好的选择是 normalize datetime 列的第一行，以便将时间重置为 00:00:00(午夜)并根据 9D 间隔进行分组:
df.loc[0, 'time'] = df['time'].iloc[0].normalize()
for _, grp in df.groupby(pd.TimeGrouper(key='time', freq='9D')):
print (grp)
# lon lat h filename time
# 0 19.961216 80.617627 -0.077165 60048 2002-05-15 00:00:00.000000
# 1 19.923916 80.614847 -0.018689 60048 2002-05-15 12:59:31.831467
# 2 19.849396 80.609257 -0.089205 60048 2002-05-15 12:59:32.059467
# 3 19.830776 80.607857 0.076485 60048 2002-05-15 12:59:32.116467
# 4 19.570708 80.588183 0.162943 60048 2002-05-15 12:59:32.888467
# ......................................................................
这会恢复其他行中的时间，因此您不会丢失该信息。
保持第一行:
如果你想保持第一个时间行不变而不对其进行任何更改，但只想从午夜开始分组，你可以这样做:
df_t_shift = df.shift() # Shift one level down
df_t_shift.loc[0, 'time'] = df_t_shift['time'].iloc[1].normalize()
# Concat last row of df with the shifted one to account for the loss of row
df_t_shift = df_t_shift.append(df.iloc[-1], ignore_index=True)
for _, grp in df_t_shift.groupby(pd.TimeGrouper(key='time', freq='9D')):
print (grp)
# lon lat h filename time
# 0 NaN NaN NaN NaN 2002-05-15 00:00:00.000000
# 1 19.961216 80.617627 -0.077165 60048.0 2002-05-15 12:59:31.717467
# 2 19.923916 80.614847 -0.018689 60048.0 2002-05-15 12:59:31.831467
# 3 19.849396 80.609257 -0.089205 60048.0 2002-05-15 12:59:32.059467
# 4 19.830776 80.607857 0.076485 60048.0 2002-05-15 12:59:32.116467
# 5 19.570708 80.588183 0.162943 60048.0 2002-05-15 12:59:32.888467
关于python - 从一天的开始按 n 天对 Pandas DataFrame 进行分组，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40549953/
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