新しいpandasバージョンはTimeGrouper
を廃止するため、通常のGrouper
を使用する必要があります。
古いコード:
df['column_name'].groupby(pd.TimeGrouper("M")).mean().plot()
古いバージョンのパンダでは問題なく動作します。ただし、次のいずれもありません。
df.groupby(pd.Grouper(key='column_name', freq="M")).mean().plot()
df['column_name'].groupby(pd.Grouper(freq="M")).mean().plot()
新しいバージョンで動作します。キーが欠落していると見なされるか、pandas次のことについて不平を言います:
Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Float64Index'
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'column_name':['2017-01-01', '2017-01-02'],
'column_value':[1,3]})
df
df.index = pd.DatetimeIndex(df.column_name)
df.index
# old version
df['column_value'].groupby(pd.TimeGrouper("M")).mean().plot()
# new version
df.groupby(pd.Grouper(key='column_value', freq="M")).mean().plot()
コメントで言ったように、キーはハタの日時でなければなりません。 Timegrouperはデフォルトでそれを日時に変換するので、
df['column_name'] = pd.to_datetime(df['column_name'])
# new version
df.groupby(pd.Grouper(key='column_name', freq="M")).mean().plot()