我有一个带有时风速和方向的datetime索引的pandas DataFrame。我的时间序列涵盖31年，我需要每年制作每月风玫瑰的图像。这将转换为31个图像，每个图像具有12个子图。
我已经弄清楚了如何使用Windrose包来获取windrose。使用GroupBy，我可以按每年和/或每月对数据进行分组。
我曾尝试按年和月分组，但无法弄清楚如何逐年迭代以制作月度图
grouped = data.groupby(by=[data.index.year, data.index.month])
接下来，我尝试进行一个for循环并将每个组每年的数据分组
# Make lists of years and months
years = pd.Series(data.index.year).drop_duplicates(keep='first')
months = np.arange(1,13)
for year in years:
yearly = data.groupby([data.index.year == year])
但这仅将数据分组为2017年的观察值，而没有将其归为2017年的观察值。如果我随后尝试使用以下方法过滤到2017年：
for year in years:
yearly = data.groupby([data.index.year == year]).filter(lambda x: data.index.year == 2017)
我收到错误TypeError：过滤器函数返回了ndarray，但预期为标量布尔
因此，在这一点上，我希望能够首先迭代数年，然后迭代数月（每年）以最终创建具有每月子图的年度图像。
您的错误在这里：
for year in years:
yearly = data.groupby([data.index.year == year])
yearly = data.groupby([data.index.year]将以年为单位对数据进行分组。您需要按年迭代不同的组，如下所示：
for name, group in yearly:
....
可以在以下位置找到文档：http : //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/groupby.html#iterating-through-groups
对于每月分组，您可以执行以下操作：
yearly = data.groupby([data.index.year, data.index.month]) 它将按年份分组，然后按月分组。
然后按月过滤，仅返回2017年：
yearly = data.groupby([data.index.year, data.index.month]).filter(lambda x: x.index.year = 2017)
（在您的代码中，您在lambda语句中使用了“日期”而不是“ x”，这也是为什么它也失败了）。
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