如何在熊猫多索引中按小时分组答案

【问题标题】：how to groupby hour in a pandas multiindex如何在熊猫多索引中按小时分组
【发布时间】：2018-03-08 22:22:29
【问题描述】：

我有一个带有两个索引、一个数据和一个性别列的 pandas 多索引。它看起来像这样：

                  Division  North  South  West  East

               Date Gender     
2016-05-16 19:00:00      F      0      2     3     3
                         M     12     15    12    12
2016-05-16 20:00:00      F     12      9    11    11
                         M     10     13     8     9
2016-05-16 21:00:00      F      9      4     7     1
                         M      5      1    12    10

现在，如果我想找到每小时的平均值，我知道我可以这样做：

df.groupby(df.index.hour).mean()

但是当你有一个多索引时这似乎不起作用。我发现我确实可以达到 Date 索引，例如：

df.groupby(df.index.get_level_values('Date').hour).mean()

一天 24 小时内的平均值是多少，但我忘记了性别指数...

所以我的问题是：我怎样才能找到按性别划分的每个部门的平均小时值？

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

我觉得可以加MultiIndex的等级，需要pandas 0.20.1+：

df1 = df.groupby([df.index.get_level_values('Date').hour,'Gender']).mean()
print (df1)
             North  South  West  East
Date Gender                          
19   F           0      2     3     3
     M          12     15    12    12
20   F          12      9    11    11
     M          10     13     8     9
21   F           9      4     7     1
     M           5      1    12    10

另一种解决方案：

df1 = df.groupby([df.index.get_level_values('Date').hour,
                  df.index.get_level_values('Gender')]).mean()
print (df1)
             North  South  West  East
Date Gender                          
19   F           0      2     3     3
     M          12     15    12    12
20   F          12      9    11    11
     M          10     13     8     9
21   F           9      4     7     1
     M           5      1    12    10

或者简单地从MultiIndex创建列：

df = df.reset_index()
df1 = df.groupby([df['Date'].dt.hour, 'Gender']).mean()
print (df1)
             North  South  West  East
Date Gender                          
19   F           0      2     3     3
     M          12     15    12    12
20   F          12      9    11    11
     M          10     13     8     9
21   F           9      4     7     1
     M           5      1    12    10

【讨论】：