按日期分组数据集并将列转换为类别 _编程开发

创始人

2024-11-05 03:30:12

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利用pandas库中的groupby函数和astype函数，我们可以很方便地完成这个任务。首先读入含有日期和类别信息的数据集：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

接下来，将“Date”列设置为索引，并按照日期进行分组，将每一组中的列转换为类别：

df = df.set_index('Date') grouped = df.groupby(pd.Grouper(freq='M')).apply(lambda x: x.astype('category'))

使用pd.Grouper(freq='M')将日期按月份进行分组，并使用apply函数对每一组中的每一列应用lambda函数，将其转换为类别。

最后，我们可以使用grouped来访问每一个日期对应的数据集，例如：

print(grouped.loc['2021-01'])

输出结果将是2021年1月份的数据集，其中所有列均已转换为类别类型。

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