pandas groupby中的最大和最小日期答案

【问题标题】：Max and Min date in pandas groupbypandas groupby中的最大和最小日期
【发布时间】：2014-09-21 09:14:33
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框：

data = {'index': ['2014-06-22 10:46:00', '2014-06-24 19:52:00', '2014-06-25 17:02:00', '2014-06-25 17:55:00', '2014-07-02 11:36:00', '2014-07-06 12:40:00', '2014-07-05 12:46:00', '2014-07-27 15:12:00'],
    'type': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'C'],
    'sum_col': [1, 2, 3, 1, 1, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data, columns=['index', 'type', 'sum_col'])
df['index'] = pd.to_datetime(df['index'])
df = df.set_index('index')
df['weekofyear'] = df.index.weekofyear
df['date'] = df.index.date
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])



                     type sum_col weekofyear   date
index               
2014-06-22 10:46:00    A    1       25      2014-06-22
2014-06-24 19:52:00    B    2       26      2014-06-24
2014-06-25 17:02:00    C    3       26      2014-06-25
2014-06-25 17:55:00    A    1       26      2014-06-25
2014-07-02 11:36:00    B    1       27      2014-07-02
2014-07-06 12:40:00    C    3       27      2014-07-06
2014-07-05 12:46:00    A    2       27      2014-07-05
2014-07-27 15:12:00    C    1       30      2014-07-27

我希望按年分组，然后总结 sum_col。另外，我需要找到一周中最早和最晚的日期。第一部分很简单：

gb = df.groupby(['type', 'weekofyear'])
gb['sum_col'].agg({'sum_col' : np.sum})

我试图用这个找到最小/最大日期，但没有成功：

gb = df.groupby(['type', 'weekofyear'])
gb.agg({'sum_col' : np.sum,
        'date' : np.min,
        'date' : np.max})

如何找到出现的最早/最晚日期？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

您需要组合适用于同一列的函数，如下所示：

In [116]: gb.agg({'sum_col' : np.sum,
     ...:         'date' : [np.min, np.max]})
Out[116]: 
                      date             sum_col
                      amin       amax      sum
type weekofyear                               
A    25         2014-06-22 2014-06-22        1
     26         2014-06-25 2014-06-25        1
     27         2014-07-05 2014-07-05        2
B    26         2014-06-24 2014-06-24        2
     27         2014-07-02 2014-07-02        1
C    26         2014-06-25 2014-06-25        3
     27         2014-07-06 2014-07-06        3
     30         2014-07-27 2014-07-27        1

【讨论】：

要命名列，请提供字典，例如gb.agg({'date': {'mindate': np.min, 'maxdate': np.max}})
pandas 是否支持上述方法？
@connorbode：pandas v1.0.5 pandas.core.base.SpecificationError: nested renamer is not supported 似乎不支持嵌套列命名
nested renamer is not supported 在新版本的熊猫中。请改用gb.date.agg(mindate=np.min, maxdate=np.max)。

【解决方案2】：

简单代码即可

df.groupby([key_field]).agg({'time_field': [np.min,np.max]})

这里的key_field可以是event_id，time_field可以是timestamp字段。

【讨论】：

我在一个系列中使用了这个：df2 = df.groupby(['Month_Begin']).agg({'MyDateColumn': [np.min, np.max]})
您也可以通过添加“df.groupby(['Month_Begin', 'Column2', 'Column3'],as_index=False).agg...”来保留标题。跨度>