pandas 大熊猫石斑鱼与时间石斑鱼
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pandas grouper vs time grouper
提问by Georg Heiler
The new pandas version deprecates the TimeGrouper, so we should use the regular Grouper.
新的 Pandas 版本弃用了TimeGrouper，所以我们应该使用常规的Grouper.
The old code:
旧代码：
df['column_name'].groupby(pd.TimeGrouper("M")).mean().plot()
works fine in the old version of pandas. However, none of:
在旧版本的Pandas中工作正常。但是，没有一个：
df.groupby(pd.Grouper(key='column_name', freq="M")).mean().plot()
df['column_name'].groupby(pd.Grouper(freq="M")).mean().plot()
works in the new version. Eiter the key is considered to be missing, or pandas complains about:
在新版本中工作。Eiter key 被认为丢失，或者 pandas 抱怨：
Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Float64Index'
edit
编辑
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'column_name':['2017-01-01', '2017-01-02'],
'column_value':[1,3]})
df
df.index = pd.DatetimeIndex(df.column_name)
df.index
# old version
df['column_value'].groupby(pd.TimeGrouper("M")).mean().plot()
# new version
df.groupby(pd.Grouper(key='column_value', freq="M")).mean().plot()
回答by Bharath
As I said in the comment key should be datetime in grouper. Timegrouper by default converts it to datetime so use
正如我在评论中所说的，应该是 grouper 中的 datetime。默认情况下，Timegrouper 将其转换为日期时间，因此请使用
df['column_name'] = pd.to_datetime(df['column_name'])
# new version
df.groupby(pd.Grouper(key='column_name', freq="M")).mean().plot()
