実現したいこと
pythonの時系列データを初めて扱います。下記がゴールです。
100地点で時系列でセンシングしている変数の「地点別×日別」基礎統計量を算出したいです。
発生している問題
sno==1だと挙動も、sno==2ですと'Index' object has no attribute 'labels'
のエラーが出ます。
環境
windows10
python:3.6
該当コード
python
1import datetime 2import csv 3import pandas as pd 4 5df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['datetime']) 6 7### df output 8 datetime val_1 val_2 sno 90 2018-10-18 00:00:00 58 31 1 101 2018-10-18 01:00:00 31 10 1 112 2018-10-18 02:00:00 50 50 1 12(中略) 131483 2018-11-17 20:00:00 12 47 2 141484 2018-11-17 21:00:00 24 40 2 151485 2018-11-17 22:00:00 26 54 2 16(略) 17### 18 19#datetimeを文字列のdateに変換 20df['date'] = [dt.strftime('%m-%d') for dt in df['datetime']] 21 22#sno=2の地点を指定 23df = df[df['sno']==2] 24 25date_group = df.groupby('date') 26date_group['val_1'].describe() 27
もしかするとsno==1はブールを意味しているのでしょうか?
ご教示頂けると助かります。よろしくお願いします。
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