Pandas 日期时间数据框

Question

Python 相对较新。我不认为这是重复的，因为我没有找到我正在寻找的答案。

我有以下 dataframe，其中包含 datetime64 格式的“日期”和以摄氏度为单位的平均温度作为 float64。 我有 18 年（1990 年到 2018 年）的每日记录，我应该收集这 18 年中每一年的最高温度。

Date    Average Daily Value
0   1990-01-01  8.88330
1   1990-01-02  9.11045
2   1990-01-03  10.93545
3   1990-01-04  3.69165
4   1990-01-05  6.03955
... ... ...
10567   2018-12-27  6.20830
10568   2018-12-28  7.05420
10569   2018-12-29  2.68330
10570   2018-12-30  14.49580
10571   2018-12-31  4.74170

year = set(df['Date'].dt.year.to_list()); years = list(years)

years = [1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1998, 
1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 
2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018]

我已经设法列出了年份，我希望用它来遍历数据，但我不确定如何做。 我尝试使用 for 循环，但它只返回整个数据集的最高值，而不是每年的最高值。

任何帮助都会很棒。 谢谢。

Answer 1

您需要先按年份分组，然后获取最大值：

例子：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.read_csv('test.csv', converters={'date': pd.to_datetime})

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

grouped_df = df.groupby('years')

max_temp = grouped_df.max('temp')
max_temp

Output 与我的测试集：

       temp
years   
2018     14
2019     12
2020     11