多索引上的 Pandas TimeGrouper

Question

我有一个 multiIndex pandas 数据框，其中第一级索引是一个组，第二级索引是时间。 我想要做的是，在每个组中，以日内观察的平均值重新采样到每日频率。

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.concat([pd.DataFrame([['A']*72, list(pd.date_range('1/1/2011', periods=72, freq='H')), list(np.random.rand(72))], index = ['Group', 'Time', 'Value']).T,
                  pd.DataFrame([['B']*72, list(pd.date_range('1/1/2011', periods=72, freq='H')), list(np.random.rand(72))], index = ['Group', 'Time', 'Value']).T,
                  pd.DataFrame([['C']*72, list(pd.date_range('1/1/2011', periods=72, freq='H')), list(np.random.rand(72))], index = ['Group', 'Time', 'Value']).T],
                  axis = 0).set_index(['Group', 'Time'])

这是我迄今为止尝试过的：

daily_counts = data.groupby(pd.TimeGrouper('D'), level = ['Time']).mean()

但我收到以下错误：

TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'MultiIndex'

知道如何解决这个问题吗？

Answer 1

您需要先将列转换为float，然后使用Grouper：

data['Value'] = data['Value'].astype(float)
daily_counts = data.groupby([pd.Grouper(freq='D', level='Time'), 
                             pd.Grouper(level='Group')])['Value'].mean()

print (daily_counts) 
Time        Group
2011-01-01  A        0.548358
            B        0.612878
            C        0.544822
2011-01-02  A        0.529880
            B        0.437062
            C        0.388626
2011-01-03  A        0.563854
            B        0.479299
            C        0.557190
Name: Value, dtype: float64

另一种解决方案：

data = data.reset_index(level='Group')
print (data.groupby('Group').resample('D')['Value'].mean())