我有以下時間序列，其中包含幾年的每小時資料：
local time ghi mean
0 2013-01-01 00:00:00 0.0
1 2013-01-01 01:00:00 0.0
2 2013-01-01 02:00:00 -9999
3 2013-01-01 03:00:00 0.0
4 2013-01-01 04:00:00 0.0
.. ... ...
8754 2016-12-31 18:00:00 427.5
8755 2016-12-31 19:00:00 194.9
8756 2016-12-31 20:00:00 -9999
8757 2016-12-31 21:00:00 237.6
8758 2016-12-31 22:00:00 -9999
8759 2016-12-31 23:00:00 0.0
我需要計算值 -9999 出現的次數并按年和月分組。所需的輸出類似于：
local time ghi mean
0 2013-01 1
.. ... ...
8 2016-12 2
我試過：
df.groupby(df["local time"].dt.strftime('%Y-%m')).df['ghi mean'].value_counts()[-9999]
但得到：
AttributeError: 'Series' object has no attribute 'df'
uj5u.com熱心網友回復：
布爾選擇，groupby sum 應該很容易為您提供所需的東西
ifdf['ghi mean']是浮點數或整數
(df['ghi mean']==-9999).groupby(df['local time'].dt.strftime('%Y-%m')).sum()
如果你做df['ghi mean']了一個字串然后
(df['ghi mean']=='-9999.0').groupby(df['local time'].dt.strftime('%Y-%m')).sum()
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