時刻帯でデータを集計する

Question

下記のようなデータフレームで異なる日付の列1,列2の値を時刻帯でまとめて集計したいです。

Datetimeindex型	列1	列2
2018-05-28 18:01:00	100	200
2018-05-28 18:05:00	100	200
2018-05-28 19:08:00	100	200
2018-05-28 19:01:00	100	200
2018-05-29 18:01:00	100	200
2018-05-29 18:05:00	100	200
2018-05-29 19:08:00	100	200
2018-05-29 19:01:00	100	200

結果として、下記のように1時間ごとなどの時刻帯で集計できればと思います。

Datetimeindex型	列1	列2
18:00:00	400	800
19:00:00	400	800

ご教示のほどよろしくお願い致します。

Answer 1

こんな感じでしょうか。

import io
import pandas as pd

# ただの読み込み処理
data = """
2018-05-28 18:01:00	100	200
2018-05-28 18:05:00	100	200
2018-05-28 19:08:00	100	200
2018-05-28 19:01:00	100	200
2018-05-29 18:01:00	100	200
2018-05-29 18:05:00	100	200
2018-05-29 19:08:00	100	200
2018-05-29 19:01:00	100	200
"""
df = pd.read_table(io.StringIO(data), header=None, index_col=0)
df.index = pd.to_datetime(df.index)

# 回答
print(df.groupby(lambda x:x.hour).sum())
""" =>
      1    2
18  400  800
19  400  800
"""

これだとindexがintなのが微妙といえば微妙かも・・・

参考：
pandas.DataFrame.groupby — pandas 0.23.0 documentation

追記

とりあえずdatetime.timeにしてみました。

import io
import datetime
import pandas as pd

# ただの読み込み処理
data = """
2018-05-28 18:01:00	100	200
2018-05-28 18:05:00	100	200
2018-05-28 19:08:00	100	200
2018-05-28 19:01:00	100	200
2018-05-29 18:01:00	100	200
2018-05-29 18:05:00	100	200
2018-05-29 19:08:00	100	200
2018-05-29 19:01:00	100	200
"""
df = pd.read_table(io.StringIO(data), header=None, index_col=0)
df.index = pd.to_datetime(df.index)

# 回答
print(df.groupby(lambda x:datetime.time(hour=x.hour)).sum())
""" =>
            1    2
18:00:00  400  800
19:00:00  400  800
"""

Comments

[NoPython_Nolife]

ありがとうございます！まさに求めていた内容です！ほんとうに助かりました！