考虑一个 CSV 文件:
string,date,number
a string,2/5/11 9:16am,1.0
a string,3/5/11 10:44pm,2.0
a string,4/22/11 12:07pm,3.0
a string,4/22/11 12:10pm,4.0
a string,4/29/11 11:59am,1.0
a string,5/2/11 1:41pm,2.0
a string,5/2/11 2:02pm,3.0
a string,5/2/11 2:56pm,4.0
a string,5/2/11 3:00pm,5.0
a string,5/2/14 3:02pm,6.0
a string,5/2/14 3:18pm,7.0
我可以读入,并将日期列重新格式化为日期时间格式:
b = pd.read_csv('b.dat')
b['date'] = pd.to_datetime(b['date'],format='%m/%d/%y %I:%M%p')
我一直在尝试按月对数据进行分组。似乎应该有一种明显的方法来访问月份并按月份进行分组。但我似乎做不到。有谁知道怎么做?
我目前正在尝试的是按日期重新编制索引:
b.index = b['date']
我可以像这样访问月份:
b.index.month
但是我似乎找不到按月汇总的功能。
原文由 Lee 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议
设法做到了:
要么