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Python Pandas：日時列を時間と分の集計にグループ化します

これはかなり簡単だと思われますが、ほぼ1日たっても解決策が見つかりませんでした。私はデータフレームにread_csvをロードし、日付と時間の列を簡単に解析、結合、インデックス付けして1つの列に入れましたが、今、あなたができることと同様の時間と分のグループ化に基づいて計算を変更し、実行できるようにしたいですExcelピボット。

私は時間または分にリサンプリングする方法を知っていますが、各時間/分に関連付けられた日付部分を維持しますが、Excelピボットでグループ化して「時間」と「分」を選択するのと同様にデータセットのみを時間と分に集約します他のものは選択しません。

どんな助けも大歓迎です。

pythondatepandas
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horatio1701d

できません、dfはDataFrameです：

times = pd.to_datetime(df.timestamp_col)
df.groupby([times.hour, times.minute]).value_col.sum()
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Wes McKinney

Wesのコードはうまくいきませんでした。しかし、DatetimeIndex関数（ docs ）は以下を行いました：

times = pd.DatetimeIndex(data.datetime_col)
grouped = df.groupby([times.hour, times.minute])

DatetimeIndexオブジェクトは、パンダの時間の表現です。最初の行は、日時の配列を作成します。 2行目はこの配列を使用して、すべての行の時間と分のデータを取得し、データをこれらの値でグループ化（ docs ）できるようにします。

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Nix G-D

このタイプのgroupbyを探していたときに、これに出くわしました。上記のWesのコードはうまくいきませんでしたが、pandasの経時的な変化によるものかどうかはわかりません。

pandas 0.16.2、私が最後にしたことは：

grp = data.groupby(by=[data.datetime_col.map(lambda x : (x.hour, x.minute))])
grp.count()

グループ化されたインデックスとして（時間、分）タプルがあります。マルチインデックスが必要な場合：

grp = data.groupby(by=[data.datetime_col.map(lambda x : x.hour),
                       data.datetime_col.map(lambda x : x.minute)])
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WillZ