在python中按特定年份分组数据

我想创建一个按区域和日期分组的数据框,以显示特定年份区域的平均年龄.所以我的对话看起来像

region, year, average age

到目前为止,我有：

#specify aggregation functions to column'age'    
ageAverage = {'age':{'average age':'mean'}} 

#groupby and apply functions    
ageDataFrame = data.groupby(['Region', data.Date.dt.year]).agg(ageAverage)

这很好用,但是如何做到这一点,以便仅对特定年份的数据进行分组？比如说2010年到2015年之间？

解决方法:

您首先需要按between进行过滤：

ageDataFrame = (data[data.Date.dt.year.between(2010, 2015)]
                  .groupby(['Region', data.Date.dt.year])
                  .agg(ageAverage))

同样在last version of pandas 0.22.0中获得：

SpecificationError: cannot perform renaming for age with a nested dictionary

正确的解决方案是在groupby之后指定列表中的列并按元组进行聚合-第一个值是新列名,第二个是聚合函数：

np.random.seed(123)

rng = pd.date_range('2009-04-03', periods=10, freq='13M')
data = pd.DataFrame({'Date': rng,
                     'Region':['reg1'] * 3 + ['reg2'] * 7,
                     'average age': np.random.randint(20, size=10)})  
print (data)
        Date Region  average age
0 2009-04-30   reg1           13
1 2010-05-31   reg1            2
2 2011-06-30   reg1            2
3 2012-07-31   reg2            6
4 2013-08-31   reg2           17
5 2014-09-30   reg2           19
6 2015-10-31   reg2           10
7 2016-11-30   reg2            1
8 2017-12-31   reg2            0
9 2019-01-31   reg2           17

ageAverage = {('age','mean')}

#groupby and apply functions    
ageDataFrame = (data[data.Date.dt.year.between(2010, 2015)]
                 .groupby(['Region', data.Date.dt.year])['average age']
                 .agg(ageAverage))
print (ageDataFrame)
             age
Region Date     
reg1   2010    2
       2011    2
reg2   2012    6
       2013   17
       2014   19
       2015   10

标签：pandas-groupby,pandas,aggregate,python
来源： https://codeday.me/bug/20191025/1927163.html