这里有很多类似的问题,但我找不到任何实际具有相同日期时间的观察结果。一个最小的非工作示例是:
df = pd.DataFrame(
{"Date": np.tile([pd.Series(["2016-01", "2016-03"])], 2)[0],
"Group": [1,1,2,2],
"Obs":[1,2,5,6]})
现在我想按组对 2016 年 2 月的值进行线性插值,因此所需的输出是
Date Group Obs
2016-01 1 1
2016-02 1 1.5
2016-03 1 2
2016-01 2 5
2016-02 2 5.5
2016-03 2 6
我的理解是 resample
应该能够做到这一点(在我的实际应用程序中,我试图从每季度一次改为每月一次,因此在 1 月和 4 月进行了观察),但这需要一些某种时间索引,我不能这样做,因为 Date
列中有重复项。
我假设某种 groupby
魔术可以提供帮助,但无法弄清楚!
最佳答案
您可以使用:
#convert column Date to datetime
df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date)
print (df)
Date Group Obs
0 2016-01-01 1 1
1 2016-03-01 1 2
2 2016-01-01 2 5
3 2016-03-01 2 6
#groupby, resample and interpolate
df1 = df.groupby('Group').apply(lambda x : x.set_index('Date')
.resample('M')
.first()
.interpolate())
.reset_index(level=0, drop=True).reset_index()
#convert Date to period
df1['Date'] = df1.Date.dt.to_period('M')
print (df1)
Date Group Obs
0 2016-01 1.0 1.0
1 2016-02 1.0 1.5
2 2016-03 1.0 2.0
3 2016-01 2.0 5.0
4 2016-02 2.0 5.5
5 2016-03 2.0 6.0
编辑:
Pandas API 已更改 (0.18.1),因此现在您可以使用:
df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date)
df.set_index('Date', inplace=True)
df1 = df.groupby('Group').apply(lambda df1: df1.resample('M')
.first()
.interpolate())
.reset_index(level=0, drop=True).reset_index()
df1['Date'] = df1.Date.dt.to_period('M')
print (df1)
Date Group Obs
0 2016-01 1.0 1.0
1 2016-02 1.0 1.5
2 2016-03 1.0 2.0
3 2016-01 2.0 5.0
4 2016-02 2.0 5.5
5 2016-03 2.0 6.0
关于python - Pandas 按具有重复日期时间的组重新采样,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37296187/