大熊貓計算每月

意思是，我創建了以下數據框：大熊貓計算每月

availability = pd.DataFrame(propertyAvailableData).set_index("createdat") 

monthly_availability = availability.fillna(value=0).groupby(pd.TimeGrouper(freq='M'))

這讓下面的輸出

  2015-08-18 2015-09-09 2015-09-10 2015-09-11 2015-09-12 \ 
createdat                 
2015-08-12   1.0   1.0   1.0   1.0   1.0 
2015-08-17   0.0   0.0   0.0   0.0   0.0 
2015-08-18   0.0   1.0   1.0   1.0   1.0 
2015-08-18   0.0   0.0   0.0   0.0   0.0 
2015-08-19   0.0   1.0   1.0   1.0   1.0 
2015-09-03   0.0   1.0   1.0   1.0   1.0 
2015-09-03   0.0   1.0   1.0   1.0   1.0 
2015-09-07   0.0   0.0   0.0   0.0   0.0 
2015-09-08   0.0   0.0   0.0   0.0   0.0 
2015-09-11   0.0   0.0   0.0   0.0   0.0

我試圖做得到平均每一個月在創建：

monthly_availability_mean = monthly_availability.mean()

但是，在這裏我得到以下輸出：

  2015-08-18 2015-09-09 2015-09-10 2015-09-11 2015-09-12 \ 
createdat                 
2015-08-31 0.111111 0.444444 0.666667 0.777778 0.777778 
2015-09-30 0.000000 0.222222 0.222222 0.222222 0.222222 
2015-10-31 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000

當我用手檢查八月，我得到：

1.0 + 0 + 0 + 0 + 0/5 = 0.2

如何獲得每月平均正確？

來源

2017-02-22 Bunker

嗯，對我來說它很好。也許索引不排序，並有另一行 - 嘗試'df = df.sort_index（）' – jezrael

謝謝！我嘗試過： 'availability = pd.DataFrame（propertyAvailableData）.set_index（「createdat」）' 'availability = availability.sort_index（）' 'monthly_availability = availability.fillna（value = 0）.groupby（pd.TimeGrouper （freq ='M'））' 但仍然得到相同的結果 – Bunker

我認爲你需要'sort_index'來更好地檢查數據，因爲它似乎還有另外一個帶有8月索引的行。或者你的短樣本也存在問題？ – jezrael

availability.resample('M').mean()

來源

2017-08-10 21:19:35 tagoma

請添加一些解釋。 – Rahul

大熊貓計算每月

回答

相關問題