使用Pandas的groupby与Grouper分组datetime对象时出错求助

第一个报错的原因与解决 #

• 报错本质：max_ground_temp(°C)列包含“Value not available”这类非数值内容，计算均值时无法完成类型转换，触发TypeError。
• 解决步骤：
  1. 先清理目标列的异常值，将非数值内容转为NaN：

     df['max_ground_temp(°C)'] = pd.to_numeric(df['max_ground_temp(°C)'], errors='coerce')
     

  2. 再执行分组求均值操作，NaN会被自动排除：

     dff = df.groupby(df.earth_time.dt.year)['max_ground_temp(°C)'].mean()
     

第二个报错的原因与解决 #

• 报错本质：pd.Grouper的level参数用于指定索引层级，但earth_time是普通数据列而非索引，参数使用错误导致ValueError。
• 解决步骤：
  使用key参数指定日期列，若需按自然年（每年1月1日为起始）统计，可将freq='Y'改为freq='AS'，示例代码：

  # 前提：earth_time已转为datetime类型，max_ground_temp列已完成异常值清理
  df_grouped = df.groupby(pd.Grouper(key='earth_time', freq='AS'))['max_ground_temp(°C)'].mean()
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sneha