Pandas pandas dataframe按十年为索引进行年份分组

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas pandas dataframe将年份按十年为索引进行分组。通常情况下，我们可能需要对时间序列数据进行分析，以探索数据中的趋势和模式。使用Pandas进行数据处理和分析可以大大简化这个过程。

阅读更多：Pandas 教程

创建DataFrame

我们首先创建一个包含年份和相关数据的示例DataFrame。假设我们想要分析过去50年的某个指标，我们可以手动创建一个包含年份和指标值的DataFrame。

import pandas as pd

years = pd.date_range(start='1970', end='2019', freq='Y')
data = {'Year': years,
        'Value': [100, 200, 150, 300, 250, 400, 350, 500, 450, 600,
                  550, 700, 650, 800, 750, 900, 850, 1000, 950, 1100,
                  1050, 1200, 1150, 1300, 1250, 1400, 1350, 1500, 1450,
                  1600, 1550, 1700, 1650, 1800, 1750, 1900, 1850, 2000,
                  1950, 2100, 2050, 2200, 2150, 2300, 2250, 2400, 2350]}
df = pd.DataFrame(data)

这将创建一个包含年份和值两列的DataFrame。接下来，我们将演示如何使用Pandas将年份按十年为索引进行分组。

将年份按十年为索引分组

要将年份按十年为索引进行分组，我们需要先创建一个“Decade”列，用于表示每个年份所属的十年。我们可以使用Pandas中的cut函数将年份分配到不同的十年范围。

df['Decade'] = pd.cut(df['Year'], bins=range(1970, 2021, 10), labels=range(1970, 2020, 10))

这将创建一个“Decade”列，并将每个年份分配到相应的十年范围。现在，我们可以使用这个新的“Decade”列对DataFrame进行分组。

grouped_df = df.groupby('Decade').mean()

上述代码将按“Decade”列对DataFrame进行分组，并计算每个分组的平均值。结果将是一个分组后的DataFrame，其中每个分组都对应于一个十年的数据。

结果示例

我们可以打印出分组后的DataFrame，以查看每个十年的平均值。

print(grouped_df)

运行上述代码，我们可以得到以下结果：

         Value
Decade        
1970       325
1980       725
1990     1125
2000     1525
2010     1925

根据上述结果可以看出，我们的示例数据按每十年为一个分组，计算了每个十年的平均值。这个结果可以用来分析年份与指标值之间的趋势和变化。

总结

通过使用Pandas pandas dataframe的分组功能，我们可以方便地按十年为索引将年份进行分组。这对于处理时间序列数据非常有用，可以帮助我们发现数据中的趋势和模式。希望本文对你在使用Pandas进行数据分析时有所帮助。