使用.groupby和.resample在熊貓數據幀上執行操作

我在PandasDataFrame中有一個時間序列，其中一個列包含來自模型預測的日常殘差。我希望找到每月平均值，並從每日每日模型預測中減去此月平均值。是否有一些.groupby和.resample的組合可用於編碼？使用.groupby和.resample在熊貓數據幀上執行操作

monthly_res = sve_DOC['sRes'].resample('M', how='mean') 
sve_DOC['RIMsDOC2'] = sve_DOC['RIMsDOC'] - monthly_res

我可以得到每月的平均水平，但我不知道如何來確保正確的月平均是在每天的模型預測使用。

2014-06-11 Bprodz

你可以使用一個transform：

g = sve_DOC['sRes'].groupby(pd.TimeGrouper('M')) 
g.transform('mean') 

sve_DOC['RIMsDOC2'] = sve_DOC['RIMsDOC'] - g.transform('mean')

注：必須使用TimeGrouper到GROUPBY個月（就像你在重採樣會）。

2014-06-11 20:47:27

我有一個後續問題。是否可以通過'絕對'月份將'.groupby'，'pd.TimeGrouper'或'.resample'，意味着如果一個數據集跨越多年，它將減少到只有12行（每月一個）。或者是編寫函數來檢查月份字段的唯一方法？ – Bprodz

@Bprodz我想我只是做'.groupby（df.index.month）' –

我不知道爲什麼，但它似乎並沒有工作，無論我通過一系列或DF。 'print test.groupby（test.index.month）.head（）'不會影響數據，儘管沒有錯誤發生並且'print test.index.month'返回一個月份數字列表。我錯過了明顯的東西嗎？ – Bprodz

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