如何计算每个NAME/LOCATION每月的平均积雪量，然后将结果保存在Python中的. CSV文件中？

Question

对于每个名称/位置，计算每月的平均降雪量。将结果保存在两个单独的文件夹中。csv文件（一个用于2016年，另一个用于2017年）将文件命名为average2016。csv和平均值2017。csv。

我正在使用Python3.8和pandas。

我尝试过以下代码：

import numpy as np  
import pandas as pd


df = pd.read_csv('filteredData.csv')


df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE'])
df['year'] = pd.DatetimeIndex(df['DATE']).year
df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['DATE']).month


df16 = df[(df.year == 2016)]
df17 = df[(df.year == 2017)]

df_2016 = df16.groupby(df.month).mean()
df_2017 = df17.groupby(df.month).mean()

df_2016.to_csv('average2016.csv', index=False)
df_2017.to_csv('average2017.csv', index=False)

然而，它并没有完全按照我的要求去做。这是所有地点每月的平均降雪量的总和。然而，我需要每个名字/地点每月的平均降雪量。我如何才能得到每个名字/地点每个月的平均降雪量，然后将结果分别保存到2016年和2017年。CSV文件？

Answer 1

df.groupby(['month','NAME','LOCATION']).SNOW.mean()

或

df.groupby(['year','month','NAME','LOCATION']).SNOW.mean()

Answer 2

如果你想要每个月每个名字/地点的平均降雪量，你必须在这两列上分组：

df_2016 = df16.groupby(['NAME', 'month']).mean()