Pandas 数据框日期时间转换和最小/最大计算答案

【问题标题】：Pandas dataframe datetime conversion and min/max calculationPandas 数据框日期时间转换和最小/最大计算
【发布时间】：2020-12-03 11:55:52
【问题描述】：

我有以下熊猫数据框：

NAME  | 2020-12-03 12:00| 2020-12-03 15:00| 2020-12-03 18:00| 2020-12-03 21:00| etc.
London|        5        |         4       |        3.6      |      1.7        | ...
Berlin|        4        |         4.5     |        2.8      |      0.1        | ...
etc.

它基本上是一个带有多个城市和列的长表，带有°C，标题是相应的时间戳。我现在想计算每个城市每天汇总的最低和最高温度。决赛桌可能如下所示：

NAME   |Minimum | Maximum |timestamp |
London | 1.7    |    5    |2020-12-03|
Berlin | 4.5    |   0.1   |2020-12-03|

为了让事情变得更加复杂，我想用 matplotlib 为每个城市绘制图表，并将最小值和最大值作为每个时间戳的条形图。所以我不确定决赛桌是否应该像上面那样。

我已经尝试过转置表格并按时间戳分组（由于无法将列标题设置为日期时间值，因此无法正常工作）。我可以使用以下脚本很好地打印出第一个表的值，但如前所述，我想获取最小值和最大值。

for i in range(0, fcpanda3.shape[0]):
   plt.rcParams["figure.figsize"] = (15,15)
   ax = fcpanda3.iloc[i].T.plot(kind="bar",  color=(fcpanda3.iloc[i].T > 0).map({True: 'r',False: 'b'}))
   ax.set_xticklabels([t if not i%5 else "" for i,t in enumerate(ax.get_xticklabels())])
   ax.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%d °C'))
   plt.tight_layout()
   plt.savefig("D:/graph/"+str(i+1)+".png")
   ax = plt.close()

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas matplotlib

【解决方案1】：

df.melt() 通过首先取消透视表来达到您的目的。随后会应用常规的.groupby() 聚合。

代码

df2 = df.melt(id_vars="NAME", var_name="timestamp", value_name="degree")
df2["timestamp"] = pd.to_datetime(df2["timestamp"]).dt.date
df2 = df2.groupby(["NAME", "timestamp"])["degree"].agg(Min=min, Max=max).sort_index().reset_index()

输出

print(df2)
     NAME   timestamp  Min  Max
0  Berlin  2020-12-03  0.1  4.5
1  London  2020-12-03  1.7  5.0

【讨论】：

使用 pd.to_datetime(df2["timestamp"]).dt.date 并不理想，因为 Pandas 不能很好地使用 datetime 类型。 dt.normaiize() 可能会更好。