对于Python来说相对较新。我不认为这是重复的，因为我没有找到我想要的答案。
我有以下数据框架，包括datetime64格式的'Date'和以摄氏度为单位的平均温度为float64。我有18年(1990年至2018年)的每日记录，我应该收集18年中每一年的最高温度。
Date Average Daily Value
0 1990-01-01 8.88330
1 1990-01-02 9.11045
2 1990-01-03 10.93545
3 1990-01-04 3.69165
4 1990-01-05 6.03955
... ... ...
10567 2018-12-27 6.20830
10568 2018-12-28 7.05420
10569 2018-12-29 2.68330
10570 2018-12-30 14.49580
10571 2018-12-31 4.74170
year = set(df['Date'].dt.year.to_list()); years = list(years)
years = [1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1998,
1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008,
2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018]
我已经设法制作了一个年份列表，我希望用它来迭代数据，但我不确定如何。我尝试使用for循环，但它只是返回整个数据集的最高值，而不是每年。
任何帮助将是伟大的!谢谢。
您需要首先按年份分组，然后获取最大值:
的例子:
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv('test.csv', converters={'date': pd.to_datetime})
df['years'] = df['date'].dt.year
grouped_df = df.groupby('years')
max_temp = grouped_df.max('temp')
max_temp
带有测试集的输出:
temp
years
2018 14
2019 12
2020 11