如何按熊猫中的值对系列进行分组？

Question

我目前有一个Series带有dtype 的pandas Timestamp,我想按日期对它进行分组(并且在每个组中有许多行具有不同的时间).

这种看似明显的方式与此类似

grouped = s.groupby(lambda x: x.date())

但是,熊猫的groupby群体系列由其索引.我怎样才能使它按值分组？

Answer 1

grouped = s.groupby(s)

要么:

grouped = s.groupby(lambda x: s[x])

Answer 2

三种方法：

数据框： pd.groupby(['column']).size()

系列？ sel.groupby(sel).size()

系列到数据帧：

pd.DataFrame( sel, columns=['column']).groupby(['column']).size()

Answer 3

对于任何其他想要在不抛出lambda的情况下进行内联的人（这会降低性能）：

s.to_frame(0).groupby(0)[0]

Answer 4

您应该将其转换为 DataFrame，然后添加一个名为 date() 的列。您可以使用日期列对 DataFrame 进行 groupby。

df = pandas.DataFrame(s, columns=["datetime"])
df["date"] = df["datetime"].apply(lambda x: x.date())
df.groupby("date")

然后“日期”就成为你的索引。您必须这样做，因为最终分组的对象需要一个索引，以便您可以执行诸如选择组之类的操作。