para no correr el proceso varias veces podrías hacer lo siguiente para los
maximos, y los indices a la vez
gbm=df.groupby(by=month)
gbm_max=gbm.max()
gbm_index=gbm.idxmax()
2014-07-08 13:23 GMT-05:00 AGTUGO <agt...@gmail.com>:
> Lo que te pase te daría las fechas con las mismas localizaciones que te
> dan los valores
> yo lo corrí así
>
> import pandas as pd
> import numpy as np
>
> pd.set_option('display.max_rows', 100)
> index = pd.date_range( start='1/1/2000',end='12/30/2000',freq='5D')
> size= index.size
> df = pd.DataFrame(np.random.rand(size, 3), index=index, columns=['A', 'B',
> 'C'])
> resampled = df.resample('M', how = np.max)
>
> def month(x): return x.month
> gbm=df.groupby(by=month).idxmax()
> print df
> print gbm
> print resampled
>
>
> 2014-07-08 13:18 GMT-05:00 AGTUGO <agt...@gmail.com>:
>
> Algo así?
>> def month(x): return x.month
>> gbm=df.groupby(by=month).idxmax()
>>
>>
>> 2014-07-08 8:51 GMT-05:00 Kiko <kikocorre...@gmail.com>:
>>
>>> Hola.
>>>
>>> Después de darle unas pocas vueltas y de resolverlo de forma poco
>>> eficiente voy a preguntar por aquí a ver si alguien más listo o con más
>>> conocimientos que yo sobre pandas/numpy me puede ayudar.
>>>
>>> El problema:
>>> Estoy usando pandas para sacar los máximos de una serie temporal
>>> dependiendo de un periodo de tiempo, mensual, anual,...
>>>
>>> df.resample('M', how = 'max')
>>>
>>> Eso me da los máximos de cada mes. Pero también me interesa saber la
>>> fecha en que ocurren esos máximos. resample no devuelve los índices, cosa
>>> lógica ya que el how no tiene porque ser un valor y sí un valor obtenido a
>>> partir de varios valores por lo que el índice sería ambiguo para eso. Pero
>>> me pregunto si existe algo en Pandas que desconozca que permita obtener
>>> además los índices de una operación parecida sin tener que meterme a
>>> trastear a buscarlos yo.
>>>
>>> Muchas gracias por adelantado.
>>>
>>> Saludos.
>>>
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>> Arturo Muñoz Tolosa
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