Pandas-根据日期将数据框拆分为多个数据框？

Question

我有一个带有多个列以及一个日期列的数据框。日期格式为15年12月31日，我将其设置为日期时间对象。

我将datetime列设置为索引，并希望对数据框的每个月执行回归计算。

我相信实现此目的的方法是将数据框基于月份拆分为多个数据框，存储到数据框列表中，然后对列表中的每个数据框执行回归。

我使用过groupby可以按月成功拆分数据框，但是不确定如何正确地将groupby对象中的每个组转换为数据框，以便能够在其上运行回归函数。

有谁知道如何根据日期将一个数据框拆分为多个数据框，或者更好地解决我的问题？

这是我到目前为止编写的代码

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
from patsy import dmatrices

df = pd.read_csv('data.csv')
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y%m%d')
df = df.set_index('date')

# Group dataframe on index by month and year 
# Groupby works, but dmatrices does not 
for df_group in df.groupby(pd.TimeGrouper("M")):
    y,X = dmatrices('value1 ~ value2 + value3', data=df_group,      
    return_type='dataframe')

Answer 1

如果必须循环，则遍历groupby对象时需要解压缩键和数据框：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
from patsy import dmatrices

df = pd.read_csv('data.csv')
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y%m%d')
df = df.set_index('date')

注意group_name这里的用法：

for group_name, df_group in df.groupby(pd.Grouper(freq='M')):
    y,X = dmatrices('value1 ~ value2 + value3', data=df_group,      
    return_type='dataframe')

如果要避免迭代，请看看Paul
H的要旨
中的笔记本（请参阅他的评论），但是使用的简单示例apply是：

def do_regression(df_group, ret='outcome'):
    """Apply the function to each group in the data and return one result."""
    y,X = dmatrices('value1 ~ value2 + value3',
                    data=df_group,      
                    return_type='dataframe')
    if ret == 'outcome':
        return y
    else:
        return X

outcome = df.groupby(pd.Grouper(freq='M')).apply(do_regression, ret='outcome')