日付列のパンダ再サンプリング

Question

日付は列としてdataframeです。私は毎日から毎月の水準に値を平均したいと思います。私はTime GrouperとResampleで試してみましたが、列名が文字列であるのが好きではなく、DatetimeIndexのような列を作成する方法を理解できるようです。

私の出発データフレーム：

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame(data=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]], 
        columns=['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-02-03', '2013-02-04'], 
        index=['A', 'B']) 

所望の出力：

2013-01-01 2013-02-01 
A   1.5   3.5 
B   5.6   7.5 

Answer 1

あなたは私はあなたの希望する出力理解しないresample

df.columns = pd.to_datetime(df.columns) 
df.T.resample('M').mean().T 
Out[409]: 
    2013-01-31 2013-02-28 
A   1.5   3.5 
B   5.5   7.5 

それともgroupby

axis=1 
df.groupby(pd.to_datetime(df.columns).to_period('M'),1).mean() 
Out[412]: 
    2013-01 2013-02 
A  1.5  3.5 
B  5.5  7.5 

Answer 2

は、最初の日付に列名を変換してみてください。

df = pd.DataFrame(data=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]], columns=pd.to_datetime(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-02-03', '2013-02-04']), index=['A', 'B']) 

はそれが役に立てば幸い！

Answer 3

まず、pd.to_datetimeでdatetime型に列インデックスを変換し、その後、pd.GrouperでTとgroupbyを使う（pd.TimeGerouper is deprecated使用pd.Grouperに注意してください）：

df.columns = pd.to_datetime(df.columns) 
df.T.groupby(by=pd.Grouper(freq='MS')).mean().T 

出力：

2013-01-01 2013-02-01 
A   1.5   3.5 
B   5.5   7.5 

Answer 4

あなたが利用することができますpd.PeriodIndex：

In [145]: df.groupby(pd.PeriodIndex(df.columns, freq='M'), axis=1).mean() 
Out[145]: 
    2013-01 2013-02 
A  1.5  3.5 
B  5.5  7.5 

Answer 5

import pandas as pd 

list=df.columns 
df_new = pd.DataFrame() 

for i in range(int(0.5*len(list))): 
    df_new[list[2*i]] = (df[[list[2*i], list[2*i+1]]].mean(axis=1)) 

出力

 2013-01-01 2013-02-03 
A   1.5   3.5 
B   5.5   7.5 

いずれかを使用することができます