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python - Pandas 数据框分组日期时间月

coder 2023-05-20 原文

考虑一个 csv 文件:

string,date,number
a string,2/5/11 9:16am,1.0
a string,3/5/11 10:44pm,2.0
a string,4/22/11 12:07pm,3.0
a string,4/22/11 12:10pm,4.0
a string,4/29/11 11:59am,1.0
a string,5/2/11 1:41pm,2.0
a string,5/2/11 2:02pm,3.0
a string,5/2/11 2:56pm,4.0
a string,5/2/11 3:00pm,5.0
a string,5/2/14 3:02pm,6.0
a string,5/2/14 3:18pm,7.0

我可以读进去，并将日期列重新格式化为日期时间格式:

b=pd.read_csv('b.dat')
b['date']=pd.to_datetime(b['date'],format='%m/%d/%y %I:%M%p')

我一直在尝试按月对数据进行分组。似乎应该有一种明显的方式来访问月份并以此进行分组。但我似乎做不到。有人知道怎么做吗？

我目前正在尝试按日期重新索引:

b.index=b['date']

我可以像这样访问月份:

b.index.month

但是我似乎找不到按月汇总的功能。

最佳答案

设法做到了:

b = pd.read_csv('b.dat')
b.index = pd.to_datetime(b['date'],format='%m/%d/%y %I:%M%p')
b.groupby(by=[b.index.month, b.index.year])

或者

b.groupby(pd.Grouper(freq='M'))  # update for v0.21+

关于python - Pandas 数据框分组日期时间月，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/24082784/

pythonPandasstringcodesectiondatetimepandas-groupby

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