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 自定义对象的打印方法

在python中,如果不重写自定义对象的__str__方法,打印出来的对象是一串类似于<__main__.Bean object at 0x1007da470>的字符串。这当...

分享8点超级有用的Python编程建议(推荐)

分享8点超级有用的Python编程建议(推荐)

我们在用Python进行机器学习建模项目的时候,每个人都会有自己的一套项目文件管理的习惯,我自己也有一套方法,是自己曾经踩过的坑总结出来的,现在在这里分享一下给大家,希望多少有些地方可以...

python字符串和常用数据结构知识总结

python字符串和常用数据结构知识总结

使用字符串 第二次世界大战促使了现代电子计算机的诞生,当初的想法很简单,就是用计算机来计算导弹的弹道,因此在计算机刚刚诞生的那个年代,计算机处理的信息主要是数值,而世界上的第一台电子计...

关于Numpy中的行向量和列向量详解

行向量 方式1 import numpy as np b=np.array([1,2,3]).reshape((1,-1)) print(b,b.shape) 结果: (arr...

简单谈谈Python中的json与pickle

这是用于序列化的两个模块: • json: 用于字符串和python数据类型间进行转换 • pickle: 用于python特有的类型和python的数据类型间进...