Python Pandas groupby 函数，具有每月、每小时均值的动态参数答案

【问题标题】：Python Pandas groupby function with dynamic parameters for monthly, hourly meansPython Pandas groupby 函数，具有每月、每小时均值的动态参数
【发布时间】：2013-06-23 13:05:51
【问题描述】：

多年来，我有一个以下格式的每小时数据框：

Date/Time            Value
01.03.2010 00:00:00  60
01.03.2010 01:00:00  50
01.03.2010 02:00:00  52
01.03.2010 03:00:00  49
.
.
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31.12.2013 23:00:00  77

我正在使用以下代码来获取数据中每年每小时的平均值：

In [11]: year_hour_means = df1.groupby(lambda x: (x.year, x.hour)).mean()
In [12]: year_hour_means
Out[12]:
           Value
(2010, 0)     60
(2010, 1)     50
(2010, 2)     52
(2010, 3)     49

现在我想将该代码放入一个函数中，这样我就可以动态地选择按季度、年或月对小时进行分组，并且还可以针对数据框的某个日期范围执行此操作。

我写了以下函数：

def datameans(df, avggrouper1, avggrouper2, startdate, enddate):  
    import pandas as pd
    df_hour_means = df[startdate:enddate]      
    df_hour_means = df_hour_means.groupby(lambda x: (avggrouper1, avggrouper2)).mean()  
    print df_hour_means.to_string()
    df_hour_means.plot()
    pass

我是这样调用函数的

datameans(dataframe, 'x.quarter', 'x.hour' , '2010-01-01 00:00:00', '2012-12-31 23:00:00')

不幸的是，这不起作用。有人可以帮助我如何将年、季度、月和日作为不同的参数来计算均值吗？

【问题讨论】：

标签： python function pandas time-series dataframe

【解决方案1】：

我想你要找的是getattr:

def datameans(df, avggrouper1, avggrouper2, startdate, enddate):  
    df_hour_means = df[startdate:enddate]      
    df_hour_means = df_hour_means.groupby(
        lambda x: (getattr(x,avggrouper1), getattr(x,avggrouper2))).mean()  
    print df_hour_means.to_string()
    df_hour_means.plot()

并且（就像 Matti John 的回答）你会打电话给datameans

datameans(dataframe, 'quarter', 'hour' , '2010-01-01 00:00:00', '2012-12-31 23:00:00')

或者，使用operator.attrgetter:

import operator
keyfunc = operator.attrgetter(avggrouper1, avggrouper2)
df_hour_means = df_hour_means.groupby(keyfunc).mean()

【讨论】：

太棒了！非常感谢你们俩。有了这个，它就可以完美地工作了。