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熊猫月平均值

datetime dataframe pandas python

M.E. · 技术社区 · 4 年前

我有以下时间序列:

        Date        Value
0       2006-01-03  18
1       2006-01-04  12
2       2006-01-05  11
3       2006-01-06  10
4       2006-01-09  22
...     ...     ...
3510    2019-12-23  47
3511    2019-12-24  46
3512    2019-12-26  35
3513    2019-12-27  35
3514    2019-12-30  28

我想计算每个月的平均值。所以每个月的伪代码如下:

将当月每天的所有值相加

预期输出类似于:

        Date        Value
0       2006-01     17.45
1       2006-02     18.23
2       2006-04     16.79
3       2006-05     17.98
...     ...     ...
166     2019-11     37.89
167     2019-12     36.34

我尝试过,但没有成功:

data = data.set_index('Date')
data.resample('M')

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-28-435afe449f1f> in <module>
     47 data = pd.DataFrame(dataList, columns=('Date', 'Value'))
     48 data = data.set_index('Date')
---> 49 data.resample('M')

2 回复 | 直到 4 年前

cs95 abhishek58g 4 年前

我们可以将datetime列转换为 PeriodIndex GroupBy.mean :

df.groupby(pd.PeriodIndex(df['Date'], freq="M"))['Value'].mean()
    
Date
2006-01    14.6
2019-12    38.2
Freq: M, Name: Value, dtype: float64

df.groupby(pd.PeriodIndex(df['Date'], freq="M"))['Value'].mean().reset_index()

      Date  Value
0  2006-01   14.6
1  2019-12   38.2

set_index 和 resample.mean 以同样的方式。

nunohpinheiro 4 年前

data_month = data.resample('M', on='Date').mean()

.mean()

更多关于 documentation

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