pandas的groupby函数使用lambda作为参数进行分组

这段代码演示了如何利用Pandas的groupby功能对股票数据进行分组。首先,它加载了一个包含股票每日收盘价的数据集,并展示了数据的基本信息和前10行。接着,通过定义一个lambda函数,不执行任何操作仅打印索引,显示了默认情况下groupby会使用索引进行分组。最后,通过修改lambda函数,将分组依据改为索引中的年份,实现了按年份分组的功能。

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使用以下数据集

close_px = pd.read_csv(u'https://gitee.com/pan19/data-source/raw/master/stock_px_2.csv', parse_dates=True,
                       index_col=0)
close_px.info()
close_px.head(10)

如果lambda什么也不做,只是打印,可以看到groupby默认使用索引进行分组

show_index = lambda x: print(x)
by_index = close_px.groupby(show_index)

输出
DatetimeIndex([‘2003-01-02’, ‘2003-01-03’, ‘2003-01-06’, ‘2003-01-07’,
‘2003-01-08’, ‘2003-01-09’, ‘2003-01-10’, ‘2003-01-13’,
‘2003-01-14’, ‘2003-01-15’,

‘2011-10-03’, ‘2011-10-04’, ‘2011-10-05’, ‘2011-10-06’,
‘2011-10-07’, ‘2011-10-10’, ‘2011-10-11’, ‘2011-10-12’,
‘2011-10-13’, ‘2011-10-14’],
dtype=‘datetime64[ns]’, length=2214, freq=None)

使用索引中的年份分组

show_index = lambda x: x.year
by_index = close_px.groupby(show_index)
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