从多个多索引数据帧创建新数据帧

Question

我想创建一个x年的新数据框，该数据框需要使用以前天气数据中的随机季节。

代码来说明问题：

import pandas as pd
import numpy as np

dates = pd.date_range('20070101',periods=3200)
df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(0,100,(3200,1)), columns =list('A'))
df['date'] = dates
df = df[['date','A']]

将季节函数应用于日期时间索引

def get_season(row):
    if row['date'].month >= 3 and row['date'].month <= 5:
        return '2'
    elif row['date'].month >= 6 and row['date'].month <= 8:
        return '3'
    elif row['date'].month >= 9 and row['date'].month <= 11:
        return '4'
    else:
        return '1'

应用功能

df['Season'] = df.apply(get_season, axis=1)

创建“年份”列以建立索引

df['Year'] = df['date'].dt.year

年份和季节的多指标

df = df.set_index(['Year', 'Season'], inplace=False)

根据季节创建新的数据框以从中选择

winters = df.query('Season == "1"')
springs = df.query('Season == "2"')
summers = df.query('Season == "3"')
autumns = df.query('Season == "4"')

我现在想创建一个新的DataFrame这需要从一个随机的冬天winters据帧，然后从随机弹簧springs ，其次是从随机夏天summers从随机秋季autumns及这是否为指定的年数（如100），但我看不到该怎么做。

编辑：

允许重复的季节（应该随机采样季节），并且第一个春天不必与第一个冬天属于同一年，这无关紧要。

编辑2：使用所有季节性数据框的解决方案：

years = df['date'].dt.year.unique()
dfs = []
for i in range(outputyears):
    dfs.append(winters.query("Year == %d"  %np.random.choice(years, 1)))
    dfs.append(springs.query("Year == %d"  %np.random.choice(years, 1)))
    dfs.append(summers.query("Year == %d"  %np.random.choice(years, 1)))
    dfs.append(autumns.query("Year == %d"  %np.random.choice(years, 1)))

rnd = pd.concat(dfs)

Answer 1

这很可能不是最好的方法，但是您可以这样操作：

years = df['date'].dt.year.unique()

dfs = []
for i in range(100):
    dfs.append(df.query("Year == %d and Season == '1'"  %np.random.choice(years, 1)))
    dfs.append(df.query("Year == %d and Season == '2'"  %np.random.choice(years, 1)))
    dfs.append(df.query("Year == %d and Season == '3'"  %np.random.choice(years, 1)))
    dfs.append(df.query("Year == %d and Season == '4'"  %np.random.choice(years, 1)))

rnd = pd.concat(dfs)