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A
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更新時間:
pd.TimeGrouper()
是贊成pd.Grouper()
大熊貓v0.21.0 formally deprecated。
pd.Grouper()
的最佳用法在groupby()
之內,當您也在非日期時間列上進行分組時。如果您只需要按頻率分組,請使用resample()
。
例如,假設您有:
>>> df = pd.DataFrame({'a': np.random.choice(['x', 'y'], size=50),
'b': np.random.rand(50)},
index=pd.date_range('2010', periods=50))
你可以這樣做:
>>> df.groupby(pd.Grouper(freq='M')).sum()
b
2010-01-31 18.5123
2010-02-28 7.7670
但是上面的是一點點不必要的,因爲你只在指數分組。相反,你可以這樣做:
>>> df.resample('M').sum()
0 1
2010-01-31 13.234 17.641
2010-02-28 9.142 9.061
相反,這裏的地方Grouper()
將是有益的情況下:
>>> 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
對於一些細節,看看特德彼得魯的Pandas Cookbook第7章。
1
pandas.TimeGrouper()
was deprecated贊成pandas.Grouper()
在pandas v0.21中。
改爲使用pandas.Grouper()
。
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我還可以做類似'df.groupby([pd.Grouper(freq ='M'),'brad'])。mean()'? –