使用日期列查找熊猫数据框的年平均值答案

【问题标题】：Find annual average of pandas dataframe with date column使用日期列查找熊猫数据框的年平均值
【发布时间】：2017-07-20 04:49:53
【问题描述】：

        id      vi       dates     f_id
0  5532714  0.549501  2015-07-07    ff_22
1  5532715  0.540969  2015-07-08    ff_22
2  5532716  0.531477  2015-07-09    ff_22
3  5532717  0.521029  2015-07-10    ff_22
4  5532718  0.509694  2015-07-11    ff_22

在上面的数据框中，我想找到每年的平均年值。这不起作用：

df.groupby(df.dates.year)['vi'].transform(mean)

我收到此错误：*** AttributeError: 'Series' object has no attribute 'year' 如何解决这个问题？

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

让我们确保日期是 datetime dtype，然后使用 .dt 访问器作为 .dt.year：

df['dates'] = pd.to_datetime(df.dates)
df.groupby(df.dates.dt.year)['vi'].transform('mean')

输出：

0    0.530534
1    0.530534
2    0.530534
3    0.530534
4    0.530534
Name: vi, dtype: float64

【讨论】：

【解决方案2】：

使用Grouper 函数而不是已弃用的TimeGrouper，更新并完成下面@piRsquared 的示例以获取最新版本的pandas（例如v1.1.0）：

import pandas as pd
import numpy as np
tidx = pd.date_range('2010-01-01', '2013-12-31', name='dates')
np.random.seed([3,1415])
df = pd.DataFrame(dict(vi=np.random.rand(tidx.size)), tidx)
df.groupby(pd.Grouper(freq='1Y')).mean()

【讨论】：

【解决方案3】：

您也可以使用pd.TimeGrouper，频率为A

考虑由四年的每日数据组成的数据框df

tidx = pd.date_range('2010-01-01', '2013-12-31', name='dates')

np.random.seed([3,1415])
df = pd.DataFrame(dict(vi=np.random.rand(tidx.size)), tidx)

df.groupby(pd.TimeGrouper('A')).mean()

                  vi
dates               
2010-12-31  0.465121
2011-12-31  0.511640
2012-12-31  0.491363
2013-12-31  0.516614

【讨论】：

对于那些使用最新版本的 pandas 的用户，不推荐使用 TimeGrouper。