マルチインデックスのパンダタイムグルーファー

Question

私はマルチインデックスpandasデータフレームを持っています。第1レベルのインデックスはグループで、第2レベルのインデックスは時間です。 私がしたいことは、各グループ内で、日中の観測の平均を取って、毎日の頻度に再サンプリングすることです。

import pandas as pd 
import numpy as np 

data = pd.concat([pd.DataFrame([['A']*72, list(pd.date_range('1/1/2011', periods=72, freq='H')), list(np.random.rand(72))], index = ['Group', 'Time', 'Value']).T, 
        pd.DataFrame([['B']*72, list(pd.date_range('1/1/2011', periods=72, freq='H')), list(np.random.rand(72))], index = ['Group', 'Time', 'Value']).T, 
        pd.DataFrame([['C']*72, list(pd.date_range('1/1/2011', periods=72, freq='H')), list(np.random.rand(72))], index = ['Group', 'Time', 'Value']).T], 
        axis = 0).set_index(['Group', 'Time']) 

これは私がこれまで試したものです：

daily_counts = data.groupby(pd.TimeGrouper('D'), level = ['Time']).mean() 

しかし、私は次のエラーを取得：

TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'MultiIndex' 

任意のアイデアはどのようにこの問題を解決するために？

Answer 1

あなたがfloatに最初のキャストの列を必要とし、その後Grouperを使用します。

data['Value'] = data['Value'].astype(float) 
daily_counts = data.groupby([pd.TimeGrouper('D', level='Time'), 
          pd.Grouper(level='Group')])['Value'].mean() 

print (daily_counts) 
Time  Group 
2011-01-01 A  0.548358 
      B  0.612878 
      C  0.544822 
2011-01-02 A  0.529880 
      B  0.437062 
      C  0.388626 
2011-01-03 A  0.563854 
      B  0.479299 
      C  0.557190 
Name: Value, dtype: float64 

別の解決策：

data = data.reset_index(level='Group') 
print (data.groupby('Group').resample('D')['Value'].mean())