计算一个值每月在 dataframe 中出现的次数

Question

我有以下时间序列，其中包含几年的每小时数据：

    local time         ghi mean
0       2013-01-01 00:00:00 0.0
1       2013-01-01 01:00:00 0.0
2       2013-01-01 02:00:00 -9999
3       2013-01-01 03:00:00 0.0
4       2013-01-01 04:00:00 0.0
..         ...          ...
8754    2016-12-31 18:00:00 427.5
8755    2016-12-31 19:00:00 194.9
8756    2016-12-31 20:00:00 -9999
8757    2016-12-31 21:00:00 237.6
8758    2016-12-31 22:00:00 -9999
8759    2016-12-31 23:00:00 0.0

我需要计算值 -9999 出现的次数并按年和月分组。所需的 output 类似于：

    local time     ghi mean
0    2013-01   1
..         ...          ...
8    2016-12   2

我试过了：

df.groupby(df["local time"].dt.strftime('%Y-%m')).df['ghi mean'].value_counts()[-9999]

但得到：

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'df'

Answer 1

Boolean select，groupby sum 应该可以轻松满足您的需求

如果df['ghi mean']是浮点数或 integer

  (df['ghi mean']==-9999).groupby(df['local time'].dt.strftime('%Y-%m')).sum()

如果您将df['ghi mean']字符串，则

(df['ghi mean']=='-9999.0').groupby(df['local time'].dt.strftime('%Y-%m')).sum()