Pandas Python：合并一个数据框中的每两行

我如何从

Idx            A B C
2004-04-01     1 1 0
2004-04-02     1 1 0
2004-05-01     0 0 0
2004-05-02     0 0 0

to

Idx            A B C
2004-04        2 2 0
2004-05        0 0 0

笔记： 如何折叠索引（更具体地说，使索引转换为月份）和每两行？

使用滚动平均值是最好的方法吗？

更新 - 我使上述版本变得简单，但 unutbu 的答案似乎不起作用

                       Time      A   B
1    2004-01-04 - 2004-01-10     0   0
2    2004-01-11 - 2004-01-17     0   0
3    2004-01-18 - 2004-01-24     0   0
4    2004-01-25 - 2004-01-31     0   0
5    2004-02-01 - 2004-02-07     56  0
6    2004-02-08 - 2004-02-14     67  0

您可以使用聚合行groupby/sum手术 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([('2004-04-01', 1L, 1L, 0L), ('2004-04-02', 1L, 1L, 0L),
       ('2004-05-01', 0L, 0L, 0L), ('2004-05-02', 0L, 0L, 0L)],
                  columns=['Idx', 'A', 'B', 'C'])
df['Idx'] = pd.DatetimeIndex(df['Idx'])

您可以按年份和月份分组：

print(df.groupby([d.strftime('%Y-%m') for d in df['Idx']]).sum())
#          A  B  C
# 2004-04  2  2  0
# 2004-05  0  0  0

# [2 rows x 3 columns]

或者，按每两行分组：

result = df.groupby(np.arange(len(df))//2).sum()
result.index = df.loc[1::2, 'Idx']
print(result)
#             A  B  C
# Idx                
# 2004-04-02  2  2  0
# 2004-05-02  0  0  0

# [2 rows x 3 columns]

Note: df.loc[1::2, 'Idx']被使用，而不是df.loc[::2, 'Idx'] so the Idx因为聚合行将对应于每组中的第二个日期，而不是第一个日期。

如果您只想要年份和月份，那么您可以使用此列表理解来设置索引：

result.index = [d.strftime('%Y-%m') for d in df.loc[1::2, 'Idx']]
print(result)
#          A  B  C
# 2004-04  2  2  0
# 2004-05  0  0  0

# [2 rows x 3 columns]

但是，在处理日期时，使用 DatetimeIndex 作为索引比使用字符串值索引更强大。因此，您可能希望保留 DatetimeIndex，使用 DatetimeIndex 完成大部分工作，并在最后转换为年月字符串以用于演示目的...

关于更新的问题：

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.rec.array([('2004-01-04 - 2004-01-10', 0L, 0L),
       ('2004-01-11 - 2004-01-17', 0L, 0L),
       ('2004-01-18 - 2004-01-24', 0L, 0L),
       ('2004-01-25 - 2004-01-31', 0L, 0L),
       ('2004-02-01 - 2004-02-07', 56L, 0L),
       ('2004-02-08 - 2004-02-14', 67L, 0L)], 
      dtype=[('Time', 'O'), ('A', '<i8'), ('B', '<i8')])
df = pd.DataFrame(data)

让一个时间列包含两个日期会使数据操作变得更加困难。最好有两个DatetimeIndex列，Start and End:

df[['Start', 'End']] = df['Time'].str.extract('(?P<Start>.+) - (?P<End>.+)')
del df['Time']
df['Start'] = pd.DatetimeIndex(df['Start'])
df['End'] = pd.DatetimeIndex(df['End'])

然后你可以按Start column:

print(df.groupby([d.strftime('%Y-%m') for d in df['Start']]).sum())
#            A  B
# 2004-01    0  0
# 2004-02  123  0

# [2 rows x 2 columns]

或者按每两行分组，本质上与之前相同：

result = df.groupby(np.arange(len(df))//2).sum()
result.index = df.loc[1::2, 'Start']
print(result)
#               A  B
# Start             
# 2004-01-11    0  0
# 2004-01-25    0  0
# 2004-02-08  123  0

# [3 rows x 2 columns]