使用 Grouper 时在 Pandas 中获取期末时间戳答案

【问题标题】：Obtain end of period timestamp in Pandas when using Grouper使用 Grouper 时在 Pandas 中获取期末时间戳
【发布时间】：2018-10-11 22:40:49
【问题描述】：

我有一个数据框，其中一列是时间戳。示例：

                week                     Energy        Value
1152 2018-01-09 00:00:00                  None        0.000000   
1153 2018-01-09 00:10:00                  None        0.000000   
1154 2018-01-09 00:20:00                  None      104.000000   
1155 2018-01-09 00:30:00                  None      104.049080   
1156 2018-01-09 00:40:00                  None        0.000000   
1157 2018-01-09 00:50:00                  None        0.000000   
1158 2018-01-09 01:00:00                  None       46.428571   
1159 2018-01-09 01:10:00                  None        0.000000   
1160 2018-01-09 01:20:00                  None        0.000000   
1161 2018-01-09 01:30:00                  None      113.846154   
1162 2018-01-09 01:40:00                  None      126.108374   
1163 2018-01-09 01:50:00                  None        0.000000   
1164 2018-01-09 02:00:00                  None       35.398230   
1165 2018-01-09 02:10:00                  None        0.000000   
1166 2018-01-09 02:20:00                  None        0.000000   
1167 2018-01-09 02:30:00                  None       71.937984   
1168 2018-01-09 02:40:00                  None        0.000000   
1169 2018-01-09 02:50:00                  None        0.000000   
1170 2018-01-09 03:00:00                  None       30.877193   
1171 2018-01-09 03:10:00                  None        0.000000

现在我使用pd.Grouper 将它分组到该列上，但它返回与分组期间结束相对应的日期时间。这是我的查询

df = df.groupby([pd.Grouper(key=timestamp, freq='W'), 'ID'])

week                   Count      
2018-01-07               984  
2018-01-14               566  
2018-01-21               725  
2018-01-28               815  
2018-02-04               774  
2018-02-11               648  
2018-02-18               807  
2018-02-25               804  
2018-03-04               967  
2018-03-11               953

这已经非常令人困惑了，因为使用 freq='W' 会返回常规的周一至周一周，即，周在周日结束，而不是周开始如我所料，在星期天。当然，the documentation 没有任何意义，因为它所说的只是“每周频率（星期日）”。

我的主要问题是，如何使时间戳列（分组后）返回与期间开始相对应的时间戳？这是必要的，因为我需要将此数据帧与另一个使用pd.date_range(start, end, freq='W-MON') 生成句点的数据帧合并。我无法在结束时间戳上合并它，因为后者不返回周末，而是返回 end 的任何内容，可能是一周的中间。

顺便说一句，有人知道为什么freq 的行为与pd.Grouper 和pd.date_range 不同吗？后者返回周一到周一的一周，但使用freq='W-MON'，而前者使用freq='W' 相同。还是我错过了什么？

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

您只想使用pandas.Grouper 的label 参数，它告诉它在您提供freq 参数时使用左边界进行标记。以下是您提供的df 的标签周在有和没有该参数的情况下如何变化。

import pandas as pd

df.groupby([pd.Grouper(key='week', freq='W-MON', label='left')]).Value.max()
#week
#2018-01-08    126.108374
#Freq: W-MON, Name: Value, dtype: float64

# Without label, it sets the label as the 
df.groupby([pd.Grouper(key='week', freq='W-MON')]).Value.max()
#week
#2018-01-15    126.108374
#Freq: W-MON, Name: Value, dtype: float64

【讨论】：