datetime - 按日期对Pandas DataFrame进行分组

Question

我有一个包含date列的Pandas DataFrame。该列的元素类型为pandas.tslib.Timestamp。

我想按日期对数据帧进行分组，但要排除该日期更精细的时间戳信息(即按日期分组，将所有Feb 23, 2011分组)。我知道如何用SQL来表达这一点，但对Pandas来说还很陌生。

This question的功能非常相似，但是我不理解该代码，它使用了datetime对象。

从documentation，我什至不了解如何从Pandas Timestamp对象中检索日期。我可以将其转换为datetime对象，但这似乎非常round回。

根据要求，df.head()的输出:

    date    show    network timed   session_id
0   2011-12-03 02:48:52  Monk    TV38    670     00003DA9-01D2-E7A9-4177-203BE6A9E2BA    
1   2011-12-03 03:00:09  WBZ News    TV38    205     00003DA9-01D2-E7A9-4177-203BE6A9E2BA
2   2011-12-03 03:04:04  Dateline NBC    NBC     30  00003DA9-01D2-E7A9-4177-203BE6A9E2BA
3   2011-12-03 03:04:35  20/20   ABC     25  00003DA9-01D2-E7A9-4177-203BE6A9E2BA
4   2011-12-03 03:04:56  College Football    FOX     55  00003DA9-01D2-E7A9-4177-203BE6A9E2BA

Answer 1

您可以使用normalize DatetimeIndex方法(将其带到当天的午夜):

In [11]: df['date']
Out[11]: 
0   2011-12-03 02:48:52
1   2011-12-03 03:00:09
2   2011-12-03 03:04:04
3   2011-12-03 03:04:35
4   2011-12-03 03:04:56
Name: date, dtype: datetime64[ns]

In [12]: pd.DatetimeIndex(df['date']).normalize()
Out[12]: 
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2011-12-03 00:00:00, ..., 2011-12-03 00:00:00]
Length: 5, Freq: None, Timezone: None

您可以按以下方式分组:

g = df.groupby(pd.DatetimeIndex(df['date']).normalize())

在0.15中，您可以访问dt属性，因此可以这样写:

g = df.groupby(df['date'].dt.normalize())