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

让Python代码更快运行的5种方法

不论什么语言,我们都需要注意性能优化问题,提高执行效率。选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了Python作为脚本语言的不足之处,那就是执行效率和性能不够亮。尽管Pyth...

python 申请内存空间,用于创建多维数组的实例

以三维数组为例 先申请1个一维数组空间: mat = [None]*d1 d1是第一维的长度。 再把mat中每个元素扩展为第二维的长度: for i in range(len(...

Python3.6安装及引入Requests库的实现方法

Python3.6安装及引入Requests库的实现方法

本博客可能没有那么规范,环境之类的配置。只是让你直接开始编程写python。 至于各种配置网络上有多种方法。 本文仅代表我的观点的一种方法。 电脑环境:win10 64位 第一步:下载p...

Python提取频域特征知识点浅析

Python提取频域特征知识点浅析

在多数的现代语音识别系统中,人们都会用到频域特征。梅尔频率倒谱系数(MFCC),首先计算信号的功率谱,然后用滤波器和离散余弦变换的变换来提取特征。本文重点介绍如何提取MFCC特征。 首先...

python flask 多对多表查询功能

我们在flask的学习中,会难免遇到多对多表的查询,今天我也遇到了这个问题。那么我想了好久。也没有想到一个解决的办法,试了几种方法,可能是思路的限制我放弃了,后来,我就在网上百度,可是发...