我经常使用 Pandas
,它很棒。我也使用 TimeGrouper
,它很棒。我实际上不知道关于 TimeGrouper
的文档在哪里。有吗?
谢谢!
最佳答案
pd.TimeGrouper()
为 formally deprecated在 pandas v0.21.0 中支持 pd.Grouper()
.
pd.Grouper()
的最佳用途是在 groupby()
中,当您还对非日期时间列进行分组时。如果您只需要按频率分组,请使用 resample()
。
例如,假设您有:
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(444)
>>> df = pd.DataFrame({'a': np.random.choice(['x', 'y'], size=50),
'b': np.random.rand(50)},
index=pd.date_range('2010', periods=50))
>>> df.head()
a b
2010-01-01 y 0.959568
2010-01-02 x 0.784837
2010-01-03 y 0.745148
2010-01-04 x 0.965686
2010-01-05 y 0.654552
你可以做:
>>> # `a` is dropped because it is non-numeric
>>> df.groupby(pd.Grouper(freq='M')).sum()
b
2010-01-31 18.5123
2010-02-28 7.7670
但以上内容有点不必要,因为您只是在索引上进行分组。相反,您可以这样做:
>>> df.resample('M').sum()
b
2010-01-31 16.168086
2010-02-28 9.433712
产生相同的结果。
相反,这是 Grouper()
有用的情况:
>>> df.groupby([pd.Grouper(freq='M'), 'a']).sum()
b
a
2010-01-31 x 8.9452
y 9.5671
2010-02-28 x 4.2522
y 3.5148
有关更多详细信息,请查看 Ted Petrou 的 Pandas Cookbook 的第 7 章.
关于python - pandas:TimeGrouper 的文档在哪里?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45156289/