如何在單個日期中對資料幀索引中的重復日期進行分組而不對資料幀值進行任何更改？-有解無憂

我以 3 小時的頻率生成了 Timestemp 索引，并將其分配給包含未來 10 天以 3 小時為間隔的天氣預測資料的資料框。由于 3 小時的頻率日期在針對每個值的索引中重復，但我想對每個日期及其各自的資料進行分組，我已經嘗試過 groupby，但它完全改變了我的資料幀值。這個問題有什么解決方案嗎？

df['Hours'] = pd.date_range(start= start_time , periods=81, freq='3h')
df['Days'] = df['Hours'].dt.day_name()
df.index = df.Hours
df = df.drop('Hours',1)
df = df.drop('Days',1)
##df.groupby(['Days', 'Hours'])['Days'].nunique()
df

                     MSL    TEMPERATURE DPT RH% PRECIPITATION   CLOUD COVER
Hours                       
2021-12-20 00:00:00 1019.4  7.9 -9.7    27.4    0.00    6.8
2021-12-20 03:00:00 1019.4  7.5 -9.9    27.9    0.00    8.9
2021-12-20 06:00:00 1018.3  6.7 -10.3   28.6    0.00    6.4
2021-12-20 09:00:00 1019.2  7.9 -9.0    29.1    0.00    0.8
2021-12-20 12:00:00 1018.6  14.5    -7.7    20.8    0.00    0.9
... ... ... ... ... ... ...
2021-12-29 12:00:00 1024.2  12.1    -1.4    38.9    0.00    82.8
2021-12-29 15:00:00 1021.5  14.2    -1.8    32.9    0.01    99.8
2021-12-29 18:00:00 1021.7  10.6    -1.3    43.7    0.00    99.9
2021-12-29 21:00:00 1023.7  8.7 -2.3    45.8    0.00    91.5
2021-12-30 00:00:00 1024.4  7.9 -2.4    48.1    0.00    59.7

uj5u.com熱心網友回復：

Pandas 資料框是一個表結構，所以只有你可以合并一些列的地方是index. 合并在引號中，因為它被可視化為熊貓的“合并”。

我簡化了您的示例資料以顯示它將如何可視化。

>>> df
               time    MSL   TEMPERATURE
2021-12-20T00:00:00 1019.4           7.9 
2021-12-20T03:00:00 1019.4           7.5 
2021-12-20T06:00:00 1018.3           6.7 
2021-12-20T09:00:00 1019.2           7.9 
2021-12-21T00:00:00 1019.2           7.9 
2021-12-21T03:00:00 1019.2           7.9 
2021-12-21T06:00:00 1019.2           7.9 
2021-12-21T09:00:00 1019.2           7.9 
2021-12-22T00:00:00 1019.2           7.9

創建一列進行匯總。

>>> df['date'] = df.time.dt.date
>>> df['hour'] = df.time.dt.time
>>> df
               time    MSL   TEMPERATURE       date     hour
2021-12-20T00:00:00 1019.4           7.9 2021-12-20 00:00:00
2021-12-20T03:00:00 1019.4           7.5 2021-12-20 03:00:00
2021-12-20T06:00:00 1018.3           6.7 2021-12-20 06:00:00
2021-12-20T09:00:00 1019.2           7.9 2021-12-20 09:00:00
2021-12-21T00:00:00 1019.2           7.9 2021-12-21 00:00:00
2021-12-21T03:00:00 1019.2           7.9 2021-12-21 03:00:00
2021-12-21T06:00:00 1019.2           7.9 2021-12-21 06:00:00
2021-12-21T09:00:00 1019.2           7.9 2021-12-21 09:00:00
2021-12-22T00:00:00 1019.2           7.9 2021-12-22 00:00:00

然后，set_index在這些列上使用。這將創建 MultiIndex，它將顯示按第一個索引分組的資料。

請查看https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/advanced.html了解更多詳情。

>>> df.set_index(['date', 'hour'])
                        MSL   TEMPERATURE 
date       hour
2021-12-20 00:00:00  1019.4           7.9 
           03:00:00  1019.4           7.5 
           06:00:00  1018.3           6.7 
           09:00:00  1019.2           7.9 
2021-12-21 00:00:00  1019.2           7.9 
           03:00:00  1019.2           7.9 
           06:00:00  1019.2           7.9 
           09:00:00  1019.2           7.9 
2021-12-22 00:00:00  1019.2           7.9

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標籤：Python 熊猫数据框

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