Как группировать по дням в pandas dataframe (с примером)

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для группировки строк по дням в DataFrame pandas:

 df. groupby (df. your_date_column . dt . day )[' values_column ']. sum ()

Эта конкретная формула группирует строки по дате в your_date_column и вычисляет сумму значений для Values_column в DataFrame.

Обратите внимание, что функция dt.day() извлекает день из столбца даты в pandas.

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример: как группировать по дням в pandas

Допустим, у нас есть следующий DataFrame pandas, который показывает продажи компании в разные даты:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' date ': pd. date_range (start=' 1/1/2020 ', freq=' 8h ', periods= 10 ),
                   ' sales ': [6, 8, 9, 11, 13, 8, 8, 15, 22, 9],
                   ' returns ': [0, 3, 2, 2, 1, 3, 2, 4, 1, 5]})

#view DataFrame
print (df)

                 date sales returns
0 2020-01-01 00:00:00 6 0
1 2020-01-01 08:00:00 8 3
2 2020-01-01 16:00:00 9 2
3 2020-01-02 00:00:00 11 2
4 2020-01-02 08:00:00 13 1
5 2020-01-02 16:00:00 8 3
6 2020-01-03 00:00:00 8 2
7 2020-01-03 08:00:00 15 4
8 2020-01-03 16:00:00 22 1
9 2020-01-04 00:00:00 9 5

Связанный: Как создать диапазон дат в Pandas

Мы можем использовать следующий синтаксис для расчета суммы продаж, сгруппированных по дням:

 #calculate sum of sales grouped by day
df. groupby (df. date . dt . day )[' sales ']. sum ()

date
1 23
2 32
3 45
4 9
Name: sales, dtype: int64

Вот как интерпретировать результат:

• Всего на 1 января было продано 23 экземпляра .
• Общее количество продаж, осуществленных 2 января, составило 32 .
• Общий объем продаж 3 января составил 45 .
• Общий объем продаж 4 января составил 9 .

Мы можем использовать аналогичный синтаксис для расчета максимальных значений продаж, сгруппированных по месяцам:

 #calculate max of sales grouped by day
df. groupby (df. date . dt . day )[' sales ']. max ()

date
1 9
2 13
3 22
4 9
Name: sales, dtype: int64

Мы можем использовать аналогичный синтаксис для вычисления любого значения, которое мы хотели бы сгруппировать по ежедневному значению столбца даты.

Примечание . Полную документацию по операции GroupBy в pandas можно найти здесь .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Как группировать по неделям в пандах
Как сгруппировать по месяцам в Pandas
Как группировать по кварталам в Pandas