は、私はこのようなdictsのリストを持って毎週手段と中央値

Question

に毎日データを変換する：

[ 
    {'2016-06-11': 10, 
    '2016-06-09': 10, 
    'ID': 1, 
    '2016-06-04': 10, 
    '2016-06-07': 10, 
    '2016-06-06': 10, 
    '2016-06-01': 10, 
    '2016-06-03': 10, 
    'type': 'primary', 
    '2016-06-05': 10, 
    '2016-06-10': 10, 
    '2016-06-02': 10, 
    '2016-06-08': 10}, 
    {'2016-06-11': 2, 
    '2016-06-09': 1, 
    'ID': 2, 
    'type': 'secondary', 
    '2016-06-04': 1, 
    '2016-06-07': 1, 
    '2016-06-06': 1, 
    '2016-06-01': 1, 
    '2016-06-03': 1, 
    '2016-06-05': 1, 
    '2016-06-10': 2, 
    '2016-06-02': 1, 
    '2016-06-08': 1} 
] 

私はキーが週間（月曜日から始まるだろうdictsの同様のリストにこれを変換する必要があり、したがって2016-06-03 - 2016-06-09）または月（たとえば、2016-06）であり、その値はその週/月の値の平均値または中央値のいずれかです。これを行う最も簡単な方法は何でしょうか？

Answer 1

は、私はあなたがmonthsによってresample、集計meanまたはmedianと最後DataFrame.to_dictによってdictのlistを作成することができると思います。

df = pd.DataFrame(d) 
print (df) 
    2016-06-01 2016-06-02 2016-06-03 2016-06-04 2016-06-05 2016-06-06 \ 
0   10   10   10   10   10   10 
1   1   1   1   1   1   1 

    2016-06-07 2016-06-08 2016-06-09 2016-06-10 2016-06-11 ID  type 
0   10   10   10   10   10 1 primary 
1   1   1   1   2   2 2 secondary 

df.set_index(['type', 'ID'], inplace=True) 
df.columns = pd.to_datetime(df.columns) 
df = df.T.resample('M').mean() 
df.index = df.index.strftime('%Y-%m') 
print (df) 
type primary secondary 
ID   1   2 
2016-06 10.0 1.181818 

print (df.T.reset_index().to_dict(orient='records')) 
[{'type': 'primary', '2016-06': 10.0, 'ID': 1}, 
{'type': 'secondary', '2016-06': 1.1818181818181819, 'ID': 2}] 

---

df.set_index(['type', 'ID'], inplace=True) 
df.columns = pd.to_datetime(df.columns) 
df = df.T.resample('M').median() 
df.index = df.index.strftime('%Y-%m') 
print (df) 
type primary secondary 
ID   1   2 
2016-06  10   1 

print (df.T.reset_index().to_dict(orient='records')) 
[{'type': 'primary', '2016-06': 10, 'ID': 1}, 
{'type': 'secondary', '2016-06': 1, 'ID': 2}] 

別の解決策ではなく、reampleDatetimeIndex.to_periodによって作成された月の期間によってgroupbyです：

df = df.groupby([df.index.to_period('m')]).mean() 
df = df.groupby([df.index.to_period('m')]).median()