pandas groupby time获取nan数量和总数

在使用 pandas 进行时间序列数据的分组时，有时会遇到 NaN 值的问题。以下是关于如何使用 pandas 的 groupby 方法结合时间序列数据来获取每个分组中 NaN 值的数量和总数的详细解答。

基础概念

pandas 是一个强大的数据处理库，其中的 groupby 方法允许你根据某些标准将数据分组。当你处理时间序列数据时，通常会根据时间戳进行分组，比如按小时、天、周等。

类型与应用场景

类型：时间序列数据的常见分组类型包括按天、小时、分钟等。
应用场景：股票市场数据分析、气象数据记录、用户行为日志分析等。

示例代码

假设你有一个包含时间戳和某项指标的数据集，你想知道每个小时内该指标的 NaN 值数量以及每小时的记录总数。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据
data = {
    'timestamp': pd.date_range(start='1/1/2022', periods=100, freq='H'),
    'value': np.random.randn(100)
}
df = pd.DataFrame(data)
df.loc[np.random.choice(df.index, size=20), 'value'] = np.nan  # 随机插入一些 NaN 值

# 将时间戳设置为索引
df.set_index('timestamp', inplace=True)

# 按小时分组并计算每个组的 NaN 数量和总数
grouped = df.groupby(pd.Grouper(freq='H'))
result = grouped['value'].agg(['count', 'isna']).sum(axis=1).rename(columns={'count': 'total_count', 'isna': 'nan_count'})

print(result)

解释

创建示例数据：我们创建了一个包含时间戳和随机值的数据集，并随机插入了一些 NaN 值。
设置索引：将时间戳列设置为 DataFrame 的索引，以便使用 pd.Grouper 进行时间序列分组。
分组聚合：使用 groupby 和 pd.Grouper 按小时分组，并使用 agg 方法计算每组的记录总数 (count) 和 NaN 值数量 (isna)。

遇到的问题及解决方法

问题：分组后某些时间点没有数据，导致 NaN 值计算不准确。

原因：可能是数据集中确实缺少某些时间点的数据，或者时间戳分布不均匀。

解决方法：

使用 resample 方法对时间序列进行重采样，确保每个时间点都有数据。
在分组前，使用 fillna 方法填充或删除 NaN 值。

# 使用 resample 方法确保每个小时都有数据点
resampled_df = df.resample('H').mean()

# 再次执行分组聚合
grouped_resampled = resampled_df.groupby(pd.Grouper(freq='H'))
result_resampled = grouped_resampled['value'].agg(['count', 'isna']).sum(axis=1).rename(columns={'count': 'total_count', 'isna': 'nan_count'})

print(result_resampled)

通过上述方法，你可以准确地获取每个时间分组中的 NaN 值数量和记录总数，并处理可能出现的数据缺失问题。