通过在 pandas 中保留小时数进行分组答案

【问题标题】：Grouping by preserving hours in pandas通过在 pandas 中保留小时数进行分组
【发布时间】：2018-11-07 13:26:33
【问题描述】：

我有以下日期范围。我想按平均每小时分组，但仍保留小时日期时间信息。

    date                    A      I   r         z
0 2017-08-01 00:00:00       3      56  4         6.   
1 2017-08-01 00:00:01       3      57  1         6   
2 2017-08-01 00:00:03       3      58  9         6   
3 2017-08-01 00:00:05       3      52  10        2.  
4 2017-08-01 00:00:06       3      50  1         1  

df.groupby(df['date'].dt.hour).mean()

date         A      I   r         z
    0        3      56  4         6.   
    1        3      57  1         6   
    2        3      58  9         6   
    3        3      52  10        2.  
    4        3      50  1         1

我想将之前相同的日期作为索引，例如 2017-08-01 00:00:00 datetime64[ns]

如何在 Python 中实现此输出？

所需的输出：

date                        A      I   r         z
0 2017-08-01 00:00:00       3      56  4         6.   
1 2017-08-01 01:00:00       3      57  1         6   
2 2017-08-01 02:00:00       3      58  9         6   
3 2017-08-01 03:00:00       3      52  10        2.  
4 2017-08-01 04:00:00       3      50  1         1

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime dataframe pandas-groupby

【解决方案1】：

使用resample

df.set_index('date').resample('H').mean()
Out[179]: 
                       A      I    r    z
date                                     
2017-08-01 00:00:00  3.0  55.75  6.0  5.0
2017-08-01 01:00:00  NaN    NaN  NaN  NaN
2017-08-01 02:00:00  NaN    NaN  NaN  NaN
2017-08-01 03:00:00  3.0  50.00  1.0  1.0

数据输入

                 date  A   I   r    z
0 2017-08-01 00:00:00  3  56   4  6.0
1 2017-08-01 00:00:01  3  57   1  6.0
2 2017-08-01 00:00:03  3  58   9  6.0
3 2017-08-01 00:00:05  3  52  10  2.0
4 2017-08-01 03:00:06  3  50   1  1.0# different hour here

【讨论】：

这与 OP 的意图不同。我想他们想按小时分组，不管是哪一天，我想。
@coldspeed 是的，他需要澄清他的问题:-)
我理解这里的问题，因为它只能在一天的间隔内使用，而不是与几天不同吧？
@may yes，多个日期按小时分组，不会显示日期，因为日期不同
@Wen 它将按小时重新采样所有天并保留索引？这就是我在这里看到的