在python中按特定年份对数据进行分组

Question

我想创建一个按地区和日期分组的数据框，以显示特定年份中某个地区的平均年龄。所以我的列看起来像

地区、年份、平均年龄

目前为止：

#specify aggregation functions to column'age'    
ageAverage = {'age':{'average age':'mean'}} 

#groupby and apply functions    
ageDataFrame = data.groupby(['Region', data.Date.dt.year]).agg(ageAverage)

这很好用，但我怎样才能做到只对特定年份的数据进行分组呢？比如在 2010 年到 2015 年之间？

Answer 1

使用@jezrael 的数据的两个变体（谢谢）
这些非常接近@jezrael 已经展示的内容。仅将此视为可以做其他事情的演示。正如@jezrael 在 cmets 中指出的那样，最好先进行预过滤，因为它会减少整体处理。

pandas.IndexSlice

而不是使用between进行预过滤

data.groupby(
    ['Region', data.Date.dt.year]

)['average age'].agg(
    [('age', 'mean')]

).loc[pd.IndexSlice[:, 2010:2015], :]

             age
Region Date     
reg1   2010    2
       2011    2
reg2   2012    6
       2013   17
       2014   19
       2015   10

---

between 作为groupby 的一部分

data.groupby(
    [data.Date.dt.year.between(2010, 2015),
     'Region', data.Date.dt.year]

)['average age'].agg(
    [('age', 'mean')]

).loc[True]

             age
Region Date     
reg1   2010    2
       2011    2
reg2   2012    6
       2013   17
       2014   19
       2015   10

Answer 2

你需要先过滤between:

ageDataFrame = (data[data.Date.dt.year.between(2010, 2015)]
                  .groupby(['Region', data.Date.dt.year])
                  .agg(ageAverage))

同样在last version of pandas 0.22.0获取：

规范错误：无法使用嵌套字典执行年龄重命名

正确的解决方案是在groupby 之后指定列表中的列并按tuple 聚合 - 第一个值是新列名和第二个聚合函数：

np.random.seed(123)

rng = pd.date_range('2009-04-03', periods=10, freq='13M')
data = pd.DataFrame({'Date': rng,
                     'Region':['reg1'] * 3 + ['reg2'] * 7,
                     'average age': np.random.randint(20, size=10)})  
print (data)
        Date Region  average age
0 2009-04-30   reg1           13
1 2010-05-31   reg1            2
2 2011-06-30   reg1            2
3 2012-07-31   reg2            6
4 2013-08-31   reg2           17
5 2014-09-30   reg2           19
6 2015-10-31   reg2           10
7 2016-11-30   reg2            1
8 2017-12-31   reg2            0
9 2019-01-31   reg2           17

ageAverage = {('age','mean')}

#groupby and apply functions    
ageDataFrame = (data[data.Date.dt.year.between(2010, 2015)]
                 .groupby(['Region', data.Date.dt.year])['average age']
                 .agg(ageAverage))
print (ageDataFrame)
             age
Region Date     
reg1   2010    2
       2011    2
reg2   2012    6
       2013   17
       2014   19
       2015   10