我是 pandas/python 新手:
我有一个由 datetime
对象索引的dataframe
(events.number)。
我正在尝试在每个星期一(或其他特定工作日)每小时提取一个事件计数。我写道:
hour_tally_monday = events.number.groupby(lambda x: (x.hour & x.weekday==0) ).count()
但这不能正常工作。
我可以删除“& x.weekday==1
”,它可以工作,但可能会使用框架中的所有日期。周一平均的正确(最简单)语法是什么?
最佳答案
我认为你需要首先使用 boolean indexing
过滤数据帧然后使用 groupby
与 size
:
import pandas as pd
start = pd.to_datetime('2016-02-01')
end = pd.to_datetime('2016-02-25')
rng = pd.date_range(start, end, freq='12H')
events = pd.DataFrame({'number': [1] * 20 + [2] * 15 + [3] * 14}, index=rng)
print events
number
2016-02-01 00:00:00 1
2016-02-01 12:00:00 1
2016-02-02 00:00:00 1
2016-02-02 12:00:00 1
2016-02-03 00:00:00 1
2016-02-03 12:00:00 1
2016-02-04 00:00:00 1
2016-02-04 12:00:00 1
2016-02-05 00:00:00 1
2016-02-05 12:00:00 1
2016-02-06 00:00:00 1
2016-02-06 12:00:00 1
2016-02-07 00:00:00 1
...
...
filtered = events[events.index.weekday == 0]
print filtered
number
2016-02-01 00:00:00 1
2016-02-01 12:00:00 1
2016-02-08 00:00:00 1
2016-02-08 12:00:00 1
2016-02-15 00:00:00 2
2016-02-15 12:00:00 2
2016-02-22 00:00:00 3
2016-02-22 12:00:00 3
在版本0.18.1
中,您可以使用新方法DatetimeIndex.weekday_name
:
filtered = events[events.index.weekday_name == 'Monday']
print filtered
number
2016-02-01 00:00:00 1
2016-02-01 12:00:00 1
2016-02-08 00:00:00 1
2016-02-08 12:00:00 1
2016-02-15 00:00:00 2
2016-02-15 12:00:00 2
2016-02-22 00:00:00 3
2016-02-22 12:00:00 3
print filtered.groupby(filtered.index.hour).size()
0 4
12 4
dtype: int64
关于python - Pandas 日期时间: groupy hourly and every monday,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37129296/