python - 特定日期的 Pandas 数据框重采样

Question

我对 pandas Dataframes 的重采样方法有疑问。 我有一个 DataFrame，每天进行一次观察:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(366, 1)), columns=list('A'))
df.index = pd.date_range(datetime.date(2016,1,1),datetime.date(2016,12,31))

如果我想计算每个月的总和(或其他)，我可以直接这样做:

EOM_sum = df.resample(rule="M").sum()

但是我有一个特定的日历(不规则频率):

import datetime
custom_dates = pd.DatetimeIndex([datetime.date(2016,1,13),
                             datetime.date(2016,2,8),
                             datetime.date(2016,3,16),
                             datetime.date(2016,4,10),
                             datetime.date(2016,5,13),
                             datetime.date(2016,6,17),
                             datetime.date(2016,7,12),
                             datetime.date(2016,8,11),
                             datetime.date(2016,9,10),
                             datetime.date(2016,10,9),
                             datetime.date(2016,11,14),
                             datetime.date(2016,12,19),
                             datetime.date(2016,12,31)])

如果我想计算每个时间段的总和，我目前在 df 中添加一个临时列，其中包含每行所属时间段的末尾，然后使用 groupby 执行操作:

df["period"] = custom_dates[custom_dates.searchsorted(df.index)]
custom_sum = df.groupby(by=['period']).sum()

然而，这很脏，看起来不像 pythonic。在 Pandas 中是否有内置方法可以执行此操作？ 提前致谢。

Answer 1

不需要创建 nw 列，您可以通过 DatatimeIndex groupby，因为 length 与 lenght 相同df:

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(100)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(366, 1)), columns=list('A'))
df.index = pd.date_range(datetime.date(2016,1,1),datetime.date(2016,12,31))
print (df.head())
             A
2016-01-01   8
2016-01-02  24
2016-01-03  67
2016-01-04  87
2016-01-05  79

import datetime
custom_dates = pd.DatetimeIndex([datetime.date(2016,1,13),
                             datetime.date(2016,2,8),
                             datetime.date(2016,3,16),
                             datetime.date(2016,4,10),
                             datetime.date(2016,5,13),
                             datetime.date(2016,6,17),
                             datetime.date(2016,7,12),
                             datetime.date(2016,8,11),
                             datetime.date(2016,9,10),
                             datetime.date(2016,10,9),
                             datetime.date(2016,11,14),
                             datetime.date(2016,12,19),
                             datetime.date(2016,12,31)])

custom_sum = df.groupby(custom_dates[custom_dates.searchsorted(df.index)]).sum()
print (custom_sum)
               A
2016-01-13   784
2016-02-08  1020
2016-03-16  1893
2016-04-10  1242
2016-05-13  1491
2016-06-17  1851
2016-07-12  1319
2016-08-11  1348
2016-09-10  1616
2016-10-09  1523
2016-11-14  1793
2016-12-19  1547
2016-12-31   664

另一种解决方案是通过 custom_dates 追加新的 index，groupby 使用 numpy array 作为 的输出搜索排序 函数:

print (custom_dates.searchsorted(df.index))
[ 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
  2  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3
  3  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4
  4  4  4  4  4  4  4  4  4  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5
  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  6  6  6  6  6  6
  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  6  7  7  7  7  7  7
  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  7  8
  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8  8
  8  8  8  8  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9  9
  9  9  9  9  9  9  9  9 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10
 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 11 11 11 11 11 11
 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11
 11 11 11 11 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12]

custom_sum = df.groupby(custom_dates.searchsorted(df.index)).sum()
custom_sum.index = custom_dates
print (custom_sum)
               A
2016-01-13   784
2016-02-08  1020
2016-03-16  1893
2016-04-10  1242
2016-05-13  1491
2016-06-17  1851
2016-07-12  1319
2016-08-11  1348
2016-09-10  1616
2016-10-09  1523
2016-11-14  1793
2016-12-19  1547
2016-12-31   664