एक पांडा dataframe

Question

मैं कई वर्षों में निम्न स्वरूप में एक प्रति घंटा dataframe है में कई वर्षों से काम करने के दिन पर एक निश्चित घंटे की औसत प्राप्त करना:

Date/Time   Value 
01.03.2010 00:00:00 60 
01.03.2010 01:00:00 50 
01.03.2010 02:00:00 52 
01.03.2010 03:00:00 49 
. 
. 
. 
31.12.2013 23:00:00 77 

मैं डेटा औसत करने के लिए तो मैं प्राप्त कर सकते हैं चाहते हैं प्रत्येक वर्ष के घंटे 0, घंटा 1 ... घंटे 23 का औसत।

तो उत्पादन इस तरह किसी भी तरह दिखना चाहिए:

Year Hour   Avg 
2010 00    63 
2010 01    55 
2010 02    50 
. 
. 
. 
2013 22    71 
2013 23    80 

किसी को भी कैसे पांडा में इस प्राप्त करने के लिए पता है?

Answer 1

नोट: अब उस सीरीज़ में डीटी एक्सेसर है, यह महत्वपूर्ण है कि तारीख इंडेक्स है, हालांकि तिथि/समय को अभी भी डेटाटाइम 64 होना चाहिए।

अद्यतन:

In [31]: df1.groupby([df1.index.year, df1.index.hour]).mean() 
Out[31]: 
     Value 
2010 0  60 
    1  50 
    2  52 
    3  49 

---

पुराना जवाब: यदि यह एक datetime64 सूचकांक आप क्या कर सकते हैं

In [21]: df.groupby([df["Date/Time"].dt.year, df["Date/Time"].dt.hour]).mean() 
Out[21]: 
        Value 
Date/Time Date/Time 
2010  0    60 
      1    50 
      2    52 
      3    49 

In [22]: res = df.groupby([df["Date/Time"].dt.year, df["Date/Time"].dt.hour]).mean() 

In [23]: res.index.names = ["year", "hour"] 

In [24]: res 
Out[24]: 
      Value 
year hour 
2010 0  60 
    1  50 
    2  52 
    3  49 

: आप (लैम्ब्डा के बिना) और सीधे GroupBy कर सकते हैं (धीमा हो जाएगा):

जैसा Suming दिनांक/समय सूचकांक * यदि आप groupby में एक मानचित्रण समारोह का उपयोग कर सकते था:

In [11]: year_hour_means = df1.groupby(lambda x: (x.year, x.hour)).mean() 

In [12]: year_hour_means 
Out[12]: 
      Value 
(2010, 0)  60 
(2010, 1)  50 
(2010, 2)  52 
(2010, 3)  49 

एक अधिक उपयोगी सूचकांक के लिए, आप तो tuples से एक MultiIndex बना सकते हैं:

In [13]: year_hour_means.index = pd.MultiIndex.from_tuples(year_hour_means.index, 
                  names=['year', 'hour']) 

In [14]: year_hour_means 
Out[14]: 
      Value 
year hour 
2010 0  60 
    1  50 
    2  52 
    3  49 

* अगर नहीं, तो पहले set_index का उपयोग करें:

df1 = df.set_index('Date/Time') 

Answer 2

यदि आपका दिनांक/समय स्तंभ दिनांक प्रारूप (स्वचालित पार्स विकल्प के लिए dateutil.parser देखें) में थे, तो आप हमें कर सकते हैं ई पांडा नीचे जैसा है:

year_hour_means = df.resample('H',how = 'mean') 

जो आपके डेटा को डेटाटाइम प्रारूप में रखेगा। यह आपको लाइन के नीचे अपने डेटा के साथ जो भी करने जा रहा है, उसके साथ आपकी मदद कर सकता है।