Pandas TimeGroup auf Multiindex

Question

Ich habe einen MultiIndex Pandas Datenrahmen, wobei der Index der ersten Ebene eine Gruppe und der Index der zweiten Ebene Zeit ist. Was ich tun möchte, ist, innerhalb jeder Gruppe auf die tägliche Frequenz zu resampeln, wobei der Durchschnitt der Intraday-Beobachtungen genommen wird.

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']) 

Das ist, was ich bisher versucht:

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

Aber ich erhalte den folgenden Fehler:

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

Jede Idee, wie dieses Problem zu lösen?

Answer 1

Sie müssen zuerst gegossenen Säule float und dann Grouper verwenden:

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 

Eine andere Lösung:

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