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

Python线上环境使用日志的及配置文件

目录 瞎比比 与 print 相比 logging 有什么优势? 基础用法 保存到文件 多模块使用 logging 使用配置文件配置 logging 瞎...

使用相同的Apache实例来运行Django和Media文件

Django本身不用来服务media文件;应该把这项工作留给你选择的网络服务器。 我们推荐使用一个单独的网络服务器(即没有运行Django的一个)来服务media。 想了解更多信息,看下...

python实现差分隐私Laplace机制详解

python实现差分隐私Laplace机制详解

Laplace分布定义: 下面先给出Laplace分布实现代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def...

Python 实现数据库更新脚本的生成方法

我在工作的时候,在测试环境下使用的数据库跟生产环境的数据库不一致,当我们的测试环境下的数据库完成测试准备更新到生产环境上的数据库时候,需要准备更新脚本,真是一不小心没记下来就会忘了改了哪...

django写用户登录判定并跳转制定页面的实例

1. 首先看要设置登陆的界面 book/view.py @user_util.my_login #相当于 select_all=my_login(select_all) def se...