Python Pandas groupby 月 日 年 周

Question

我有一个看起来像这样的 pandas DataFrame：

Day    Month Year       Date Week Data1 Data2
  1  January 2016 01-01-2016    1    15    22
  2  January 2016 01-02-2016    1    16    26
 12  January 2016 01-12-2016    2    18    29
  8 February 2016 02-08-2016    2     9    17

我手动添加了星期列，它们是 int 类型。我想按周、月、年对数据进行分组，即：2016 年 1 月第 1 周、2016 年 1 月第 2 周、2016 年 2 月第 2 周。问题是我希望结果是一个 DataFrame，其中 Data1 是列和 Data2 的总和是列的平均值。

感谢您的帮助。

Answer 1

我认为您可以使用groupby 后跟agg 进行所需的聚合。

df.groupby(['Year', 'Month', 'Week']).agg({'Data1':'sum', 'Data2':'mean'})

演示

>>> df.groupby(['Year', 'Month', 'Week']).agg({'Data1':'sum', 'Data2':'mean'})

                    Data1  Data2
Year Month    Week              
2016 February 2         9     17
     January  1        31     24
              2        18     29