我经常使用 DatetimeIndex.date,特别是在 groupby 方法中。但是,与 DatetimeIndex.year/month/day 相比,DatetimeIndex.date 速度较慢。据我了解,这是因为 .date 属性与索引上的 lambda 函数一起使用并返回日期时间有序索引,而 index.year/month/day 仅返回整数索引。我制作了一个小示例函数,它的性能更好一点,并且可以加快我的一些代码的速度(至少对于查找 groupby 中的值),但我觉得必须有更好的方法:
In [217]: index = pd.date_range('2011-01-01', periods=100000, freq='h')
In [218]: data = np.random.rand(len(index))
In [219]: df = pd.DataFrame({'data':data},index)
In [220]: def func(df):
...: groupby = df.groupby([df.index.year, df.index.month, df.index.day]).mean()
...: index = pd.date_range(df.index[0], periods = len(groupby), freq='D')
...: groupby.index = index
...: return groupby
...:
In [221]: df.groupby(df.index.date).mean().equals(func(df))
Out[221]: True
In [222]: df.groupby(df.index.date).mean().index.equals(func(df).index)
Out[222]: True
In [223]: %timeit df.groupby(df.index.date).mean()
1 loop, best of 3: 1.32 s per loop
In [224]: %timeit func(df)
10 loops, best of 3: 89.2 ms per loop
pandas/index 是否有我没有找到的类似功能?
最佳答案
您甚至可以稍微改进一下:
In [69]: %timeit func(df)
10 loops, best of 3: 84.3 ms per loop
In [70]: %timeit df.groupby(pd.TimeGrouper('1D')).mean()
100 loops, best of 3: 6 ms per loop
In [84]: %timeit df.groupby(pd.Grouper(level=0, freq='1D')).mean()
100 loops, best of 3: 6.48 ms per loop
In [71]: (func(df) == df.groupby(pd.TimeGrouper('1D')).mean()).all()
Out[71]:
data True
dtype: bool
另一个解决方案 - 使用 DataFrame.resample()方法:
In [73]: (df.resample('1D').mean() == func(df)).all()
Out[73]:
data True
dtype: bool
In [74]: %timeit df.resample('1D').mean()
100 loops, best of 3: 6.63 ms per loop
更新:按字符串分组:
In [75]: %timeit df.groupby(df.index.strftime('%Y%m%d')).mean()
1 loop, best of 3: 2.6 s per loop
In [76]: %timeit df.groupby(df.index.date).mean()
1 loop, best of 3: 1.07 s per loop
关于python - 有没有更高效、更优雅的方法来按日期过滤 pandas 索引?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43103212/