datetime groupby/resample異なる年月の月と日

Question

私はPandasのresample/Timegrouper機能を見てきました。しかし、私はこの特定の場合にそれを使用する方法を理解しようとしています。 S & P 500と言ってみましょう。長年にわたり平均で2​​つのカスタム日付間でアセットがどのように実行されているかを知りたいと思います。

例：S & P 500という日々の変更履歴を10月に持ち、3月13日から3月23日の日付範囲を選んだ場合、その範囲内の各日付の平均変化を知りたい過去10年間、すなわち過去10年間の毎年の3/13の平均変化、次に3/14、3/15の平均変化、3/23までの平均変化。これは、私が月と日にグループ化し、異なる年に渡って平均値を行う必要があることを意味します。

私はおそらく、年、月、日の3つの異なる列を作成し、それらの2つでグループ化することでこれを行うことができますが、これを行うもっとエレガントな方法があるのだろうかと思います。

Answer 1

私はそれを理解しました。それはかなり簡単であることが判明し、私はただばかげていた。

x.groupby([x.index.month, x.index.day], as_index=True).mean() 

ここで、xは私のケースではパンダシリーズです（ただし、データフレームでも構いません）。これは私の場合は大丈夫なマルチインデックスシリーズを返しますが、あなたのケースではない場合、それを操作してレベルを落とすか、インデックスを新しいカラムに変換することができます