pandas利用日期作为索引再使用groupby聚合

最新推荐文章于 2025-03-11 08:06:24 发布

hooyying

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分类专栏：数据分析文章标签： python pandas

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这篇博客介绍了如何利用Python对数据集进行时间序列分析，通过将索引转换为年份和月份单位，然后使用groupby函数按年份和月份进行分组，最后计算各列的平均值。这种方法对于时间序列数据的聚合和分析非常实用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

假设存在数据集data:
在这里插入图片描述我们想按年份进行聚合：
首先把索引变成以年份为单位：

data.index.to_period('A')

再用年份进行分组

data.groupby(data.index.to_period('A'))

假设使用均值对每个列进行聚合

data.groupby(data.index.to_period('A')).mean()

在这里插入图片描述按月份进行聚合

data.groupby(data.index.to_period('M')).mean()

在这里插入图片描述

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