python的groupby分组将索引设置为自己定义的索引，为一天中每15分钟为一行，数据列ep值是每分钟进行统计的，按照索引列即15分钟进行分组，并展现出每组的第一个值

假设你有一个名为`df`的DataFrame，其中包含一个名为`ep`的列，表示每分钟的统计值，时间戳为索引。你可以按照以下方式进行分组并展现出每组的第一个值：

import pandas as pd

# 将时间戳转换为 15 分钟间隔的时间戳
df.index = pd.to_datetime(df.index)
df.index = df.index.floor('15min')

# 分组并展示每组的第一个值
df.groupby(df.index).first()

这将返回一个新的DataFrame，其中索引为每15分钟的时间戳，ep列为每组的第一个值。

相关问题

python的groupby分组怎么将索引设置为自己定义的索引，然后ep值按照索引进行分组

可以使用`groupby`的`as_index`参数来设置索引为自定义的索引，然后对分组后的数据使用`agg`方法，传入自定义的聚合函数，以实现按照索引进行分组并聚合的功能。具体代码如下：

import pandas as pd

# 定义自定义聚合函数
def custom_agg(group):
    return group['ep'].sum()

# 创建示例数据
data = {'id': ['A', 'A', 'B', 'B'], 'ep': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 分组并按照索引进行聚合
grouped = df.groupby('id', as_index=False).agg(custom_agg)

# 输出结果
print(grouped)

输出结果如下：

  id  ep
0  A   3
1  B   7

在上述代码中，首先定义了一个自定义的聚合函数`custom_agg`，该函数接收一个分组后的数据，并返回该分组的`ep`列的和。然后创建了一个示例数据`df`，其中包含`id`和`ep`两列。接着使用`groupby`方法将数据按照`id`列进行分组，并将`as_index`参数设置为`False`，表示不将`id`列设置为索引，然后使用`agg`方法传入自定义的聚合函数`custom_agg`，对分组后的数据进行聚合。最终得到了按照`id`进行分组并聚合后的结果。

python分组怎么将索引设置为自己定义的索引，然后ep按照索引进行计算

可以使用 `set_index()` 方法指定索引，并使用 `groupby()` 方法进行分组计算。

假设有一个数据集如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
    'value': [1, 2, 3, 4, 5]
})

现在想要按照自己定义的索引进行分组计算，可以先使用 `set_index()` 方法指定索引列：

df = df.set_index('group')

然后使用 `groupby()` 方法进行分组计算：

result = df.groupby(['group']).sum()

这样就可以按照自己定义的索引进行分组计算了。