pandas 数据框按多列分组 [英] Pandas dataframe group by multiple columns

问题描述

给出一个具有两个日期时间列A和B和一个数值列C的数据框，如何将A和B和sum(C)的month分组，即

Given a dataframe with two datetime columns A and B and a numeric column C, how to group by month of both A and B and sum(C) i.e.

In [1]: df
Out[1]: 

      A           B            C  
0  2013-01-01  2013-01-01  0.282863 
1  2013-01-02  2013-01-01  0.173215 
2  2013-02-03  2013-02-04  2.104569 
3  2013-02-09  2013-04-15  0.706771 
4  2013-03-05  2013-08-01  0.567020 
5  2013-03-06  2013-04-01  0.113648

推荐答案

通过使用groupby

df.groupby([df.A.dt.month,df.B.dt.month]).C.sum()

Out[954]: 
A  B
1  1    0.456078
2  2    2.104569
   4    0.706771
3  4    0.113648
   8    0.567020
Name: C, dtype: float64

注意:通过使用此命令，请确保A和B为日期时间格式，否则，请在groupby

Note: By using this , make sure A and B are datetime format If not , do following code before groupby

df.A=pd.to_datetime(df.A)
df.B=pd.to_datetime(df.B) 

这篇关于 pandas 数据框按多列分组的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！