熊貓數據幀組年度索引十年

Question

假設我有一個索引爲monthy timestep的數據框，我知道我可以使用dataframe.groupby(lambda x:x.year)將每月數據分組爲每年並應用其他操作。有什麼方法可以快速分組他們，比如說十年？

感謝您的任何提示。

Answer 1

要獲得十年，您可以通過10 10整數除年份，然後乘以例如，如果你從

>>> dates = pd.date_range('1/1/2001', periods=500, freq="M") 
>>> df = pd.DataFrame({"A": 5*np.arange(len(dates))+2}, index=dates) 
>>> df.head() 
      A 
2001-01-31 2 
2001-02-28 7 
2001-03-31 12 
2001-04-30 17 
2001-05-31 22 

您可以通過年級組，像往常一樣（從這裏開始我們有一個DatetimeIndex所以它真的很容易）：

>>> df.groupby(df.index.year).sum().head() 
     A 
2001 354 
2002 1074 
2003 1794 
2004 2514 
2005 3234 

，或者你可以做(x//10)*10招：

>>> df.groupby((df.index.year//10)*10).sum() 
      A 
2000 29106 
2010 100740 
2020 172740 
2030 244740 
2040 77424 

如果您沒有可以使用的東西.year，您仍然可以使用lambda x: (x.year//10)*10)。

Answer 2

使用指數的年屬性：

df.groupby(df.index.year) 

Answer 3

可以說，你的日期列由命名Date，那麼您可以將起來

dataframe.set_index('Date').ix[:,0].resample('10AS', how='count')

注：ix - 這裏選擇數據框中的第一列

你得到各種補償： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#offset-aliases