7. 用带有DatetimeIndex的匿名函数做分组

#  读取crime数据集，行索引设为REPORTED_DATE，并排序
 In[124]: crime_sort = pd.read_hdf('data/crime.h5', 'crime') \
                         .set_index('REPORTED_DATE') \
                         .sort_index()
#  输出DatetimeIndex的可用属性和方法
 In[125]: common_attrs = set(dir(crime_sort.index)) & set(dir(pd.Timestamp))
          print([attr for attr in common_attrs if attr[0] != '_'])
['nanosecond', 'month', 'daysinmonth', 'year', 'is_quarter_start', 'offset', 'tz_localize', 'second', 'is_leap_year', 'resolution', 'freqstr', 'week', 'weekday', 'is_month_start', 'normalize', 'to_julian_date', 'to_period', 'freq', 'tzinfo', 'weekday_name', 'microsecond', 'days_in_month', 'date', 'is_quarter_end', 'tz', 'to_datetime', 'tz_convert', 'weekofyear', 'time', 'hour', 'min', 'max', 'floor', 'is_year_start', 'ceil', 'dayofweek', 'day', 'quarter', 'dayofyear', 'round', 'strftime', 'is_month_end', 'minute', 'is_year_end', 'to_pydatetime']
#  用index找到星期名
 In[126]: crime_sort.index.weekday_name.value_counts()
Out[126]: Monday       70024
          Friday       69621
          Wednesday    69538
          Thursday     69287
          Tuesday      68394
          Saturday     58834
          Sunday       55213
          Name: REPORTED_DATE, dtype: int64

#  groupby可以接收函数作为参数。
#  用函数将行索引变为周几，然后按照犯罪和交通事故统计
 In[127]: crime_sort.groupby(lambda x: x.weekday_name)['IS_CRIME', 'IS_TRAFFIC'].sum()
Out[127]:

#  可以用函数列表，用天的小时时间和年做分组，然后对表做重构型
 In[128]: funcs = [lambda x: x.round('2h').hour, lambda x: x.year]
          cr_group = crime_sort.groupby(funcs)['IS_CRIME', 'IS_TRAFFIC'].sum()
          cr_final = cr_group.unstack()
          cr_final.style.highlight_max(color='lightgrey')
Out[128]:

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#  xs方法可以从任意索引层选出一个唯一值
 In[129]: cr_final.xs('IS_TRAFFIC', axis='columns', level=0).head()
Out[129]:

#  用xs只从2016年选择数据，层级是1
 In[130]: cr_final.xs(2016, axis='columns', level=1).head()
Out[130]: