Sütun Date_Time
numaralı bir sütuna sahip olmak istiyorum. Bu şu anki mevcut kod çalışmıyor mu?Python Pandalar Grup, tarih verisi verilerini kullanarak tarihe göre
df = pd.groupby(df,by=[df['Date_Time'].date()])
Sütun Date_Time
numaralı bir sütuna sahip olmak istiyorum. Bu şu anki mevcut kod çalışmıyor mu?Python Pandalar Grup, tarih verisi verilerini kullanarak tarihe göre
df = pd.groupby(df,by=[df['Date_Time'].date()])
Sen dt.date
tarafından sütunda Date_Time
tarihleri ile groupby
kullanabilirsiniz:
df = df.groupby([df['Date_Time'].dt.date]).mean()
Örnek:
df = pd.DataFrame({'Date_Time': pd.date_range('10/1/2001 10:00:00', periods=3, freq='10H'),
'B':[4,5,6]})
print (df)
B Date_Time
0 4 2001-10-01 10:00:00
1 5 2001-10-01 20:00:00
2 6 2001-10-02 06:00:00
print (df['Date_Time'].dt.date)
0 2001-10-01
1 2001-10-01
2 2001-10-02
Name: Date_Time, dtype: object
df = df.groupby([df['Date_Time'].dt.date])['B'].mean()
print(df)
Date_Time
2001-10-01 4.5
2001-10-02 6.0
Name: B, dtype: float64
resample
ile diğer çözüm:
df = df.set_index('Date_Time').resample('D')['B'].mean()
print(df)
Date_Time
2001-10-01 4.5
2001-10-02 6.0
Freq: D, Name: B, dtype: float64
bu harika Sen olmak
'Date_Time'
endeksini ayarlamak ve kullanabilirsiniz onun kurulum dataframeiçin @jezrael için! Veri bulunmayan tarihler eklemesini nasıl engellerim? Örneğin 9/1,9/2 ve 9/4 günlerinde veriyse NaN değerleri ile hala 9/3 var. –
@GoBlue_MathMan Kullanın. .dropna() ' – piRSquared