熊貓據幀組由

Question

周

的時刻，我有每小時千瓦時的能源消耗（消耗），其中包含了一所房子（ID）的數據幀，對於幾個月如持續時間：

     ID Consumption 
DateTime        
2016-07-01 01:00:00 1642  0.703400 
2016-07-01 02:00:00 1642  0.724033 
2016-07-01 03:00:00 1642  0.747300 
2016-07-01 04:00:00 1642  0.830450 
2016-07-01 05:00:00 1642  0.704917 
2016-07-01 06:00:00 1642  0.708467 
2016-07-01 07:00:00 1642  0.806533 
2016-07-01 08:00:00 1642  0.774483 
2016-07-01 09:00:00 1642  0.724833 
2016-07-01 10:00:00 1642  0.721900 
2016-07-01 11:00:00 1642  0.729450 
2016-07-01 12:00:00 1642  0.757233 
2016-07-01 13:00:00 1642  0.744667 

這裏的DateTime是類型的索引。我的目標是找到在整個一週即每個小時的平均消費和方差（24 * 7 = 168小時）

HourOfWeek Consumption 
1    0.703400 
2    0.724033 
... 
168   0.876923 

我已經試過

print (df.groupby(df.index.week)['Consumption'].transform('mean')) 

然而，這並沒有給正確的結果，這怎麼能在熊貓裏完成？任何幫助將非常感激。

Answer 1

我認爲你需要groupbydayofweek和hour，但需要添加1因爲第一個值是0在兩個。然後彙總mean：

df1 = (df.groupby((df.index.dayofweek + 1) * (df.index.hour + 1))['Consumption'].mean() 
     .rename_axis('HourOfWeek') 
     .reset_index()) 
print (df1) 
    HourOfWeek Consumption 
0   10  0.703400 
1   15  0.724033 
2   20  0.747300 
3   25  0.830450 
4   30  0.704917 
5   35  0.708467 
6   40  0.806533 
7   45  0.774483 
8   50  0.724833 
9   55  0.721900 
10   60  0.729450 
11   65  0.757233 
12   70  0.744667