Pythonの10進型の値をpandas TimeSeries/DataFrameオブジェクトに格納する必要があります。TimeSeries / DataFrameで「groupby」と「mean」を使用すると、Pandasでエラーが発生します。floatに基づく次のコードは適切に機能します。
[0]: by = lambda x: lambda y: getattr(y, x)
[1]: rng = date_range('1/1/2000', periods=40, freq='4h')
[2]: rnd = np.random.randn(len(rng))
[3]: ts = TimeSeries(rnd, index=rng)
[4]: ts.groupby([by('year'), by('month'), by('day')]).mean()
2000 1 1 0.512422
2 0.447235
3 0.290151
4 -0.227240
5 0.078815
6 0.396150
7 -0.507316
しかし、floatの代わりに10進値を使用して同じことを行うと、エラーが発生します。
[5]: rnd = [Decimal(x) for x in rnd]
[6]: ts = TimeSeries(rnd, index=rng, dtype=Decimal)
[7]: ts.groupby([by('year'), by('month'), by('day')]).mean() #Crash!
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\TM\Documents\Python\tm.py", line 100, in <module>
print ts.groupby([by('year'), by('month'), by('day')]).mean()
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\groupby.py", line 293, in mean
return self._cython_agg_general('mean')
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\groupby.py", line 365, in _cython_agg_general
raise GroupByError('No numeric types to aggregate')
pandas.core.groupby.GroupByError: No numeric types to aggregate
エラーメッセージは「GroupByError（'集計する数値タイプがありません'）」です。10進値を含むTimeSeriesまたはDataFrameで、sum、mean、quantileonなどの標準的な集計を使用する機会はありますか？
なぜそれが機能しないのですか？それが不可能な場合、同じように高速な代替手段を持つ機会がありますか？
編集：他のほとんどの関数（最小、最大、中央値など）は正常に機能しますが、私が必死に必要とする平均関数ではないことに気づきました:-(。