如何根据索引值操作数据集？答案

【问题标题】：How to manipulate your Data Set based on the values of your index?如何根据索引值操作数据集？
【发布时间】：2020-04-09 22:55:30
【问题描述】：

我有这个数据集，wind_modified。在此数据集中，列是位置，索引是日期。列中的值是风速。假设我想找到每个位置一月份的平均风速，我如何使用 groupby 或任何其他方法来找到平均值？是否可以不重置 INDEX？编辑 - [This][2] 是实际的数据集。我已将“Yr、Mo、Dy”三列合并为一列，即“DATE”并将其设为 INDEX。我使用pd.read_fwf 导入了数据集。而“DATE”的类型是 datetime64[ns]。

[2]：

【问题讨论】：

你可以使用 index.groupby()。特别是对于 1 月份的平均风速，只需使用 index.dt.month.groupby()，如果它的日期时间已经存在，如果没有，则首先使用日期时间。
能否提供文本格式的示例数据框而不是图像，以便其他人可以复制粘贴并执行它？
请为您的数据提供一个最小的工作示例。索引可以用于分组，不用担心。
我刚刚上传了数据集文件。您可以在 EDIT 中查看。

标签： python pandas dataframe dataset

【解决方案1】：

当然，如果想要所有年份的所有一月，首先通过boolean indexing 过滤它们并添加mean：

#if necessary convert index to DatetimeIndex
#df.index = pd.to_datetime(df.index)

df1 = df[df.index.month == 1].mean().to_frame().T

或者，如果需要在过滤器后分别使用groupby 和DatetimeIndex.year 并聚合mean，则每年1 月需要：

df2 = df[df.index.month == 1]
df3 = df2.groupby(df2.index.year).mean()

【讨论】：