others - python - 在Pandas中,如何在day和month使用groupby?

我每分钟都有一个全年的时间序列数据。


timestamp day hour min somedata 


2010-01-01 00:00:00 1 0 0 x


2010-01-01 00:01:00 1 0 1 x


2010-01-01 00:02:00 1 0 2 x


2010-01-01 00:03:00 1 0 3 x


2010-01-01 00:04:00 1 0 4 x


... ...


2010-12-31 23:55:00 365 23 55 


2010-12-31 23:56:00 365 23 56 


2010-12-31 23:57:00 365 23 57 


2010-12-31 23:58:00 365 23 58 


2010-12-31 23:59:00 365 23 59 



我想基于天对数据进行分组,2010-01-01数据是一组,2010-01-02是另一组,直到2010-12-31。

我使用daily_groupby = dataframe.groupby(pd.to_datetime(dataframe.index.day, unit='D', origin=pd.Timestamp('2009-12-31')))这将根据日期创建组,所以jan, feb upto dec 01 day are in one group我是Pandas的初学者。

时间: 原作者:

如果timestamp是索引,使用DatetimeIndex.date


df.groupby(pd.to_datetime(df.index).date)



其他Series.dt.date


df.groupby(pd.to_datetime(df['timestamp']).dt.date)



如果你不想GROUP BY year,使用:


time_index = pd.to_datetime(df.index)


df.groupby([time_index.month,time_index.day])



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