타임 스탬프가있는 데이터 세트가 있습니다. 이제는 타임 스탬프 데이터를 회귀 모델로 가져올 수 없습니다. 따라서 타임 스탬프 데이터를 특정 날짜로 연결하고 같은 날짜에 속하는 행을 그룹화하고 싶었습니다. 어떻게하면 되나요?
예제 데이터 세트
print(processed_df.head())
date day isWeekend distance time
15 2016-07-06 14:43:53.923 Tuesday False 0.000 239.254
17 2016-07-07 09:24:53.928 Wednesday False 0.000 219.191
18 2016-07-07 09:33:02.291 Wednesday False 0.000 218.987
37 2016-07-14 22:03:23.355 Wednesday False 0.636 205.000
46 2016-07-14 23:51:49.696 Wednesday False 0.103 843.000
이제 날짜를 색인화하고 모든 수요일 행을 결합하여 거리와 시간을 추가하는 단일 행을 형성 할 수 있습니다.
같은 시도.
print(new_df.groupby('date').mean().head())
distance time
date
2016-07-06 14:43:53.923 0.0 239.254
2016-07-07 09:24:53.928 0.0 219.191
2016-07-07 09:33:02.291 0.0 218.987
2016-07-07 11:28:26.920 0.0 519.016
2016-07-08 11:59:02.044 0.0 398.971
실패했습니다.
원하는 출력
distance time
date
2016-07-06 0.0 239.254
2016-07-07 0.0 957.194
2016-07-08 0.0 398.971
난 당신이 필요하다고 생각 groupbyBY dt.date:
#cast if dtype is not datetime
df.date = pd.to_datetime(df.date)
print (df.groupby([df.date.dt.date])['distance', 'time'].mean())
distance time
date
2016-07-06 0.0000 239.254
2016-07-07 0.0000 219.089
2016-07-14 0.3695 524.000
를 사용하는 또 다른 솔루션 resample이지만 다음을 수행 NaN하여 행을 제거해야합니다 dropna.
print (df.set_index('date').resample('D')['distance', 'time'].mean())
distance time
date
2016-07-06 0.0000 239.254
2016-07-07 0.0000 219.089
2016-07-08 NaN NaN
2016-07-09 NaN NaN
2016-07-10 NaN NaN
2016-07-11 NaN NaN
2016-07-12 NaN NaN
2016-07-13 NaN NaN
2016-07-14 0.3695 524.000
print (df.set_index('date').resample('D')['distance', 'time'].mean().dropna())
distance time
date
2016-07-06 0.0000 239.254
2016-07-07 0.0000 219.089
2016-07-14 0.3695 524.000
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