如何使用 pandas 根据季节对时间序列进行分组？

【问题标题】：How can I group a time series according to the seasons using pandas?如何使用 pandas 根据季节对时间序列进行分组？
【发布时间】：2020-11-17 06:56:55
【问题描述】：

我有一个来自 MODIS/Aqua 传感器的每日海表温度时间序列，从 2002 年开始到 2020 年：

data['Image_Datetime'] = pd.to_datetime(data['Image_Datetime'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
data = data.set_index('Image_Datetime')
data.head()

我想将与夏季（12 月、1 月和 2 月）对应的所有数据分组，这样我就可以只分析单个季节的温度变化。我知道这应该或多或少简单，但我一直在寻找解决方案，但仅使用 pandas 似乎都不是很直观。

【问题讨论】：

标签： python pandas time-series

【解决方案1】：

您必须住在南半球才能在 12 月举行夏季。

试试这个：

season = data['Image_Datetime'].dt.month.map(lambda x: 'Summer' if x in [12, 1, 2] else 'Winter')

# Mean temperature by season
data.group_by(season)['Temperature'].mean()

【讨论】：

您好，代码，感谢您的帮助。是的，我住在南半球 :) 不幸的是，当我尝试您的建议时，我收到一条与我的 DatetimeIndex "Image_Datetime" 相关的 KeyError 消息
如果你在set_index后面加上一行，使用season = data.index.dt.month....
使用 season = data.index.dt.month 然后我得到一个 AttributeError: 'DatetimeIndex' object has no attribute 'dt'。也尝试在设置索引前申请，但错误依旧