Pandas Groupby中重置日期索引

在本文中，我们将介绍如何在Pandas groupby中重置日期索引。

在使用Pandas进行数据分析时，往往需要使用groupby对数据进行分组。在分组的结果中，可能会存在日期索引的数据，但是由于数据的不完整性或其他原因，日期索引可能存在缺失的情况。这时我们就需要对日期索引进行重置，以便更好地进行数据分析。

阅读更多：Pandas 教程

生成数据

首先，让我们生成一些用于示例的数据。我们将使用pandas.date_range()函数生成一些日期索引数据，然后生成对应的数据列。

import pandas as pd
import numpy as np

dates = pd.date_range('20210101', periods=10)
df = pd.DataFrame({'A': range(1, 11), 'B': range(11, 21)}, index=dates)

df.iloc[3, :] = np.nan
df.iloc[5:8, 0] = np.nan
print(df)

上述代码生成了一个包含10行2列数据的数据框，其中第4行和第6-8行的数据存在缺失值。

使用Groupby分组

接下来，我们将使用groupby对数据进行分组。在本例中，我们将以月份为分组依据，计算每个月份的平均值。

grouped = df.groupby(df.index.month)
result = grouped.mean()

print(result)

上述代码对数据按月份进行了分组，并计算了每个月份的平均值。

重置日期索引

在默认情况下，groupby之后生成的数据框的索引还是原来的索引，而我们需要将组合后的索引重置为新的连续整数索引。方法是使用reset_index()函数，如下所示：

result = grouped.mean().reset_index(drop=True)

print(result)

上述代码将分组结束后的结果的索引重置为新的连续整数索引。

总结

本文介绍了在Pandas groupby中重置日期索引的方法，同时提供了相关的数据生成、分组方法和重置日期索引的示例代码。重置日期索引之后，我们可以更好地分析和处理数据。