pandas-resample按时间聚合实例

yipeiwu_com7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

浅谈Python的Django框架中的缓存控制

关于缓存剩下的问题是数据的隐私性以及在级联缓存中数据应该在何处储存的问题。 通常用户将会面对两种缓存: 他或她自己的浏览器缓存(私有缓存)以及他或她的提供者缓存(公共缓存)。 公共缓存由...

Django日志模块logging的配置详解

前言 Django对于日志输出的信息是很完善的,request的信息,setting配置,trackback的信息,一应俱全,足够我们调试了。但是在线上环境,如果让用户看到这些信息,是很...

使用python获取CPU和内存信息的思路与实现(linux系统)

大家都知道,linux里一切皆为文件,在linux/unix的根目录下,有个/proc目录,这个/proc 是一种内核和内核模块用来向进程(process)发送信息的机制(所以叫做“/p...

提升python处理速度原理及方法实例

这篇文章主要介绍了提升python处理速度原理及方法实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下  导读:作为日常生产开发中非常...

Python使用PDFMiner解析PDF代码实例

Python使用PDFMiner解析PDF代码实例

近期在做爬虫时有时会遇到网站只提供pdf的情况,这样就不能使用scrapy直接抓取页面内容了,只能通过解析PDF的方式处理,目前的解决方案大致只有pyPDF和PDFMiner。因为据说P...