Groupby日期，重新格式化我的日期

Question

我有一個數據框與多個日期並計算每個日期。日期可能會多次出現。我分組的數據繪製採用時間序列：

timeseries = df[['date','count']].groupby(['date']).sum().reset_index() 

，它可以讓我想象我需要什麼，但是當我嘗試使用查看精確值：

timeseries.sort('count', ascending=False)['count'][:5] 

的日期被印在索引方式：

Date Count 
1695 1529 
1349 1013 
1692  956 
998  637 
997  636 
Name: count, dtype: int64 

看來我做一些基本的錯誤，導致我失去了日期值和維護索引來代替。

Answer 1

問題的解決方案要求您瞭解已命名的「日期」和名爲「日期」的索引之間的差異。然後，日期列的對象類型需要類似於日期時間。

而且，你的日期列可能需要轉換，嘗試使用http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.convert_objects.html

而且，你不應該需要指數在年底復位。