Pandas GROUPBY mit datetimeindex

Question

grouped = data.groupby('LA_DECH') 
start = date(2016, 1, 1) 
end = date(2016, 12, 31) 
rng = pd.date_range(start, end, freq='BM') 

Gibt es eine einfache Möglichkeit, Daten (Liste des df) zu extrahieren, mit diesem Vergleich: '2016/1/1' < grouped['LA_DECH] < '2016/2/29' und dies für jede Periode in rng?

Answer 1

zumindest für mich, Sie geben keine gute Illustration, was ist dein Problem und was willst du bekommen. meinst du das?

import pandas as pd 
import numpy as np 
from datetime import datetime 

start = datetime(2016,1,1) 
end = datetime(2016,12,31) 
idx = pd.date_range('2015-01-01','2017-09-01') 
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10,size= (len(idx),2)), index= idx, columns=['VALUE',"LA_DECH"]) 

rng = pd.date_range(start, end, freq='BM') 
# filted by start and end date 
df = df[(df.index>start)&(df.index <end)] # this line is not necessary needed 
print(df.groupby([pd.cut(df.index,rng), 'LA_DECH'])['LA_DECH'].count()) 

           LA_DECH 
(2016-01-29, 2016-02-29] 0   2 
          2   1 
          3   5 
          4   2 
          5   3 
          6   4 
          7   4 
          8   5 
          9   5 
(2016-02-29, 2016-03-31] 0   4 
          2   1 
          3   4 
          4   5 
          5   2 
          6   3 
          7   3 
          8   6 
          9   3 

           .. 
(2016-08-31, 2016-09-30] 8   2 
          9   1 
(2016-11-30, 2016-12-30] 0   2 
          1   1 
          2   1 
          3   1 
          4   1 
          5   5 
          6   3 
          7   5 
          8   5 
          9   6 
Name: LA_DECH, Length: 104, dtype: int64