日付でデータフレームをグループ化する

Question

私はいくつかの日付と2つのタイプの値を持つデータフレームを持っています。最大値と最小値、もちろん値の量または量です。

私は日と月で、（私はグループ化が正しい用語であるかどうかわからないです）、このデータフレームのグループにしよう（私はすべての年の最大値と最小毎日値を取得したい）とも分裂してい

Date  Type  Quantity 
2008-01-01 Max  100 
2008-01-01 Max  105 
2008-01-01 Min  80 
2008-01-01 Min  75 
2009-01-01 Max  101 
2009-01-01 Max  106 

それは2シリーズの最大値と最小値であるので、最終結果は次のようになります。 私はすでにうるう年の2〜29日などの日付を削除しているので、意味があります。

Date  Type  Quantity 
01-01  Max  106 
01-02  Max  107 
01-03  Max  104 



Date  Type  Quantity 
01-01  Min  75 
01-02  Min  72 
01-03  Min  74 

どのようにこの問題に取り組んでいますか？

ありがとうございます！

Answer 1

あなたはdfmaxとdfminboolean indexingための最後、super solution of BrenBarnでdictによってstrftimeと列Typeと集計maxとminによって作成Seriesでgroupbyを使用することができます。

ただ、あなたにいくつかのフィードバックを与える

print (df) 
     Date Type Quantity 
0 2008-01-01 Max  100 
1 2008-01-02 Max  105 
2 2008-01-01 Min  80 
3 2008-01-01 Min  75 
4 2009-01-02 Max  101 
5 2009-01-01 Max  106 

print (df.Date.dt.strftime('%m-%d')) 
0 01-01 
1 01-02 
2 01-01 
3 01-01 
4 01-02 
5 01-01 
Name: Date, dtype: object 

func_map = {'Min': min, 'Max': max} 
df1 = df.groupby([df.Date.dt.strftime('%m-%d'), 'Type'])['Quantity'] 
     .apply(lambda g: func_map[g.name[1]](g)) 
     .reset_index() 
print (df1) 
    Date Type Quantity 
0 01-01 Max  106 
1 01-01 Min  75 
2 01-02 Max  105 

mask = df1.Type == 'Max' 
dfmax = df1[mask] 
print (dfmax) 
    Date Type Quantity 
0 01-01 Max  106 
2 01-02 Max  105 

dfmin = df1[~mask] 
print (dfmin) 
    Date Type Quantity 
1 01-01 Min  75