python - 熊猫石斑鱼 vs 时间石斑鱼

Question

新的 pandas 版本弃用了TimeGrouper，所以我们应该使用常规的Grouper.

旧代码：

df['column_name'].groupby(pd.TimeGrouper("M")).mean().plot()

在旧版本的熊猫中工作正常。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()

在新版本中工作。要么 key 被认为丢失，要么 pandas 抱怨：

Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Float64Index'

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()

Answer 1

正如我在评论中所说的，关键应该是石斑鱼中的日期时间。Timegrouper 默认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()