提问人：Bennett_Eleven 提问时间：11/12/2023 最后编辑：Adrian MaxwellBennett_Eleven 更新时间：11/12/2023 访问量：28
如何使用 groupby（） 按日和月对跨越多年的数据进行分组？
How to use groupby() to group data that spans many years by the day and month?
问：
我有一个跨越多年的数据集。一年中的每一天都有多个数据条目。我想按一年中的某一天分组。即日月，然后使用 agg（） 找到最大值，这样我就剩下 365 行了。
我的方法是创建一个新列，该列采用格式为 yyyy-mm-dd 的索引，并剥离年份，使其变为 mm-dd，并在此列上使用 groupby。我知道这会奏效。
但是我已使用 pd.to_datetime（df.index） 将索引转换为日期时间对象。我想学习如何使用日期时间索引，我相信有一种方法可以使用 datetime 对象索引以一种干净的方式做到这一点。请告诉我一个干净的方法:)。谢谢
df.groupby([df.index.month, df.index.day]).agg({"Data_Value":np.max})
输出是多索引，我不希望这样
答：
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Adrian Maxwell
11/12/2023
#1
使用日期信息，以便获得“mm-dd”值，然后按该值进行汇总：strftime
df.groupby(df.index.strftime('%m-%d')).agg({"Data_Value":np.max})
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Parfait
11/12/2023
#2
由于您的数据是时间序列，因此请考虑 Data frame.resample：
df[["Data_Value"]].resample("1D").max()
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