pandas-resample按时间聚合实例

yipeiwu_com6年前Python基础

如下所示:

import pandas as pd

#如果需要的话,需将df中的date列转为datetime

df.date = pd.to_datetime(df.date,format="%Y%m%d")

#将改好格式的date列,设置为df的index

df.set_index('date',drop=True)


#按年来提数据 (因为此时的datetime已经为index了,可以直接[]取行内容)

df['2018']

df['2018':'2021']

#按月来提数据

df['2018-01']

df['2018-01':'2018-05']

#按天来提出数据

df['2018-05-24':'2018-09-27']


#按日期汇总数据

#将数据以W星期,M月,Q季度,QS季度的开始第一天开始,A年,10A十年,10AS十年聚合日期第一天开始.的形式进行聚合

df.resample('W').sum()

df.resample('M').sum()


#具体某列的数据聚合

df.price.resample('W').sum().fillna(0) #星期聚合,以0填充NaN值

#某两列

df[['price','num']].resample('W').sum().fillna(0)

#某个时间段内,以W聚合,

df["2018-5":"2018-9"].resample("M").sum().fillna(0)

还有以下方式聚合

以上这篇pandas-resample按时间聚合实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python面向对象进阶学习

Python面向对象进阶学习

在前面的章节我们已经了解了面向对象的入门知识,知道了如何定义类,如何创建对象以及如何给对象发消息。为了能够更好的使用面向对象编程思想进行程序开发,我们还需要对Python中的面向对象编程...

Python实现简单拆分PDF文件的方法

本文实例讲述了Python实现简单拆分PDF文件的方法。分享给大家供大家参考。具体如下: 依赖pyPdf处理PDF文件 切分pdf文件 使用方法: 1)将要切分的文件放在input_di...

python简易实现任意位数的水仙花实例

如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- # 水仙花数是指一个 n 位正整数 ( n≥3 ),它的每个位上的数字的 n 次幂之和等于它本身。 # 要求:打印输出所有...

大家都说好用的Python命令行库click的使用

一、前言 在本系列前面几篇文章中,我们分别介绍了 argparse 和 docopt 的主要功能和用法。它们各具特色,都能出色地完成命令行任务。argparse 是面向过程的,需要先设...

python发腾讯微博代码分享

复制代码 代码如下:import urllib.parse,os.path,time,sys,re,urllib.requestfrom http.client import HTTPS...