按月、年对日期列表进行分组
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【中文标题】按月、年对日期列表进行分组【英文标题】:Group a list of dates by month, year 【发布时间】:2017-01-25 17:40:32 【问题描述】:raw_data = ["2015-12-31", "2015-12-1" , "2015-1-1",
"2014-12-31", "2014-12-1" , "2014-1-1",
"2013-12-31", "2013-12-1" , "2013-1-1",]
expected_grouped_bymonth = [("2015-12", #dates_in_the_list_occured_in_december_2015)
, ...
("2013-1", #january2013dates)]
OR 作为字典
expected_grouped_bymonth =
"2015-12": #dates_in_the_list_occured_in_december_2015) , ...
"2013-1", #january2013dates)
我有一个代表日期的字符串列表。我想要的是一个元组列表或字典,它计算每年或每月出现的次数。我试图做的是与groupby
相关的事情。根据groupby
函数,我无法理解如何使用TimeGrouper
。
引发的异常是:
TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex,
but got an instance of 'RangeIndex'
from itertools import groupby
for el in data:
if 'Real rates - Real volatilities' in el['scenario']:
counter += 1
real_records_dates.append(pd.to_datetime(el['refDate']))
print("Thera are real records.".format(counter))
BY_YEAR = 'Y'
BY_MONTH = 'M'
BY_DAY = 'D'
real_records_df = pd.DataFrame(pd.Series(real_records_dates))
real_records_df.groupby(pd.TimeGrouper(freq=BY_MONTH))
(如果更容易的话,您也可以假设从字典 og date1:1, date2:2, ...
开始。我的问题仅与 groupby
有关。)
【问题讨论】:
请edit您的问题,并添加data
中的确切内容的示例。
你期望输出什么?
expected_grouped_bymonth;基本上我需要按月/年对日期列表进行分组,作为一个分组函数,我需要计算活动月/年中有多少日期。
【参考方案1】:
如果您想获取某个日期每月和每年出现的频率,您可以使用 defaultdict:
raw_data = ["2015-12-31", "2015-12-1", "2015-1-1",
"2014-12-31", "2014-12-1", "2014-1-1",
"2013-12-31", "2013-12-1", "2013-1-1",
]
from collections import defaultdict
dates = defaultdict(lambda:defaultdict(int))
for s in raw_data:
k, v = s.rsplit("-", 1)
dates[k][v] += 1
print(dates)
或者,如果您只想按月、年对日期列表进行分组:
dates = defaultdict(list)
for s in raw_data:
k, v = s.rsplit("-", 1)
dates[k].append(v)
print(dates)
【讨论】:
非常感谢!!!请问您是否有使用 groupby 功能的等效方式?这是我怀疑的主要目的! @LeoCella,您的意思是将我们分组的日期放入 df 并应用 groupby 还是只是传递日期然后执行 groupby? 从日期列表开始,使用 groupby 按月或年聚合它们,并保留它们的频率计数。如果有必要,我也可以从字典 initialdate1:1,..initialdaten:1 开始,在 groupby 中使用 like sum 函数。不知道有没有可能,只是一个类似于SQL过程的思路。以上是关于按月、年对日期列表进行分组的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章