获取 Pandas 的平均年份（多年的平均天数）答案

【问题标题】：Get the average year (mean of days over multiple years) in Pandas获取 Pandas 的平均年份（多年的平均天数）
【发布时间】：2015-04-03 00:01:41
【问题描述】：

我是 Pandas 时间序列和数据框的新手，很难完成这个简单的任务。从 2004 年 1 月 1 日到 2008 年 12 月 31 日，我每天都有一个数据集“数据”（一维 float32-Numpy 数组）。日期存储为日期时间对象“日期”的列表。基本上，我想计算一个完整的“标准年”——所有年份（1-365）中每一天的平均值。我从这个类似的 (?) 问题 (Getting the average of a certain hour on weekdays over several years in a pandas dataframe) 开始，但无法达到预期的结果 - 365“平均”天的时间序列，例如1 月 1 日和 1 月 2 日所有四个的平均值...

一个小示例脚本：

import numpy as np
import pandas as pd
import datetime

startdate = datetime.datetime(2004, 1, 1)
enddate = datetime.datetime(2008, 1, 1)
days = (enddate + datetime.timedelta(days=1) - startdate).days
data = np.random.random(days)
dates = [startdate + datetime.timedelta(days=x) for x in range(0, days)]

ts = pd.Series(data, dates)
test = ts.groupby(lambda x: (x.year, x.day)).mean()

【问题讨论】：

标签： python datetime numpy pandas time-series

【解决方案1】：

按月日分组，而不是年日分组：

test = ts.groupby([ts.index.month, ts.index.day]).mean()

产量

1  1     0.499264
   2     0.449357
   3     0.498883
...
12  17    0.408180
    18    0.317682
    19    0.467238
...    
    29    0.413721
    30    0.399180
    31    0.828423
Length: 366, dtype: float64

【讨论】：

谢谢，为此搜索了很长时间:)