如何按Animal分组并使用8小时间隔的pd.Grouper汇总dosis？

原始数据 #

目标结果 #

需求说明 #

按Animal分组，将同一动物在8小时时间间隔内的dosis求和，时间间隔以freq='8h'为准，最终保留间隔的结束时间（如示例中的16:00）。

错误写法分析 #

你之前尝试的两种写法问题在于：

• df.groupby(pd.Grouper(key=('Animal','Starttime'), freq='8h')).sum()：pd.Grouper的key参数不支持传入元组，无法同时按类别和时间分组
• df.groupby('Animal').apply(pd.Grouper(key='Starttime', freq='8h')).sum()：apply直接传入pd.Grouper无法正确执行分组逻辑，需要在apply内部完成分组求和操作

正确实现代码 #

import pandas as pd

# 确保Starttime为datetime类型（若原始数据不是则执行此步）
df['Starttime'] = pd.to_datetime(df['Starttime'])

# 复合分组：按Animal + 8小时时间间隔，求和dosis
result = df.groupby(
    ['Animal', pd.Grouper(key='Starttime', freq='8h', label='right')]
)['dosis'].sum().reset_index()

print(result)

代码说明 #

1. 时间类型转换：先将Starttime列转为datetime类型，保证时间分组逻辑有效
2. 复合分组设置：同时用Animal列和pd.Grouper分组，label='right'指定使用时间间隔的结束时间作为分组标签（对应示例中10:06所在区间的结束时间16:00）
3. 格式化结果：对dosis求和后，用reset_index()将分组索引转为普通列，得到目标格式的DataFrame

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lopusfx