如何根据Pandas的价值观对一个系列进行分组？

Question

我现在有一个带有dtypeTimestamp的pandasSeries，我想按日期对它进行分组（并且在每个组中有许多具有不同时间的行）。

看起来很明显的做法是

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

然而，熊猫的groupby群是按其指数排列的。我怎样才能让它按值分组呢？

Answer 1

您应该将其转换为数据帧，然后添加一列，即date（）。您可以在带有日期列的数据框上执行groupby。

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

然后“日期”成为你的索引。您必须这样做，因为最终的分组对象需要一个索引，这样您就可以执行select a group之类的操作。

Answer 2

grouped = s.groupby(s)

或：

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

Answer 3

对于其他任何想在不插入lambda的情况下内联执行此操作的人（这会降低性能）：

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