pandas按行索引对某一列进行分组

可以使用pandas的groupby()函数来按行索引对某一列进行分组。

例如，假设我们有一个包含收入和支出的数据框，其中行索引为日期，我们想按月份对支出进行分组，可以这样做：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {
    'income': [1000, 2000, 1500, 3000, 2500, 1800],
    'expense': [800, 1200, 1000, 2000, 1500, 1200]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['2021-01-01', '2021-01-15', '2021-02-01', '2021-02-15', '2021-03-01', '2021-03-15'])

# 按月份对支出进行分组
expense_by_month = df.groupby(df.index.month)['expense'].sum()

print(expense_by_month)

输出结果为：

1    2000
2    3000
3    2700
Name: expense, dtype: int64

其中，groupby(df.index.month)表示按照日期索引的月份进行分组，['expense']表示对支出列进行操作，sum()表示求和。

相关问题

pandas中先分组再对某一列求和，如何做

可以使用`groupby()`函数对DataFrame中的数据进行分组，然后对每个分组中的某一列进行求和。例如，对于一个DataFrame对象df，如果想要按照列col1进行分组并对每个分组中的col2列进行求和，可以使用以下代码：

df.groupby('col1')['col2'].sum()

上述代码将返回一个Series对象，其中每个分组的求和结果都对应着一个索引值。

如果想要对多列进行分组并求和，可以传递一个由列名组成的列表给`groupby()`函数，例如：

df.groupby(['col1', 'col2'])['col3'].sum()

上述代码将按照col1和col2两列进行分组，并对每个分组中的col3列进行求和。

需要注意的是，`groupby()`函数返回的是一个DataFrameGroupBy对象，需要通过调用聚合函数（如`sum()`）来对分组后的数据进行计算。

pandas按一天一周分组

好的，我可以为您解答这个问题。您可以使用pandas库中的resample函数来实现这个功能。具体的代码示例如下所示：

import pandas as pd

# 生成一个包含日期和数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('20200101', periods=365), 
                   'value': range(1, 366)})

# 将日期列设为索引
df.set_index('date', inplace=True)

# 按照一周分组，并且取每组的平均值
df_weekly = df.resample('W').mean()

# 按照一天分组，并且取每组的平均值
df_daily = df.resample('D').mean()

这样，您就可以得到按照一周和一天分组后的平均值了。希望对您有帮助！