resample pandas(pandas resample 怎么实现)
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pandas resample 怎么实现
Pandas中的resample,重新采样,是对原样本重新处理的一个方法,是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。方法的格式是:DataFrame.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention=’start’,kind=None, loffset=None, limit=None, base=0)
pandas 日期数据处理大全,按照年、季度、月、周、日筛选数据
import pandasas pd import numpyas np pd.set_option(’display.width’, 100000) pd.set_option(’display.max_columns’, 10000) pd.set_option(’display.max_rows’, 100000) df = pd.read_csv(r’D:\bigData\手机终端销售统计.csv’, header=0) # 将订单日期转成日期格式 df) # 将订单日期设置成索引 df = df.set_index(’订单日期’) # 统计2020年的数据 print(df.head(10)) # 按年、月阶段统计 print(df) # 统计具体某一天的数据, 新手这里一定注意,如果统计具体一天的数据,一定加loc,我这这里踩坑了 print(df.loc) # 这里统计具体某一天到某一天的数据 print(df) df_period = df.to_period(’M’) print(type(df_period)) print(type(df_period.index)) # 按照月份统计 print(df_period.head(10)) # 按季度统计 print(df.to_period("Q")) # 按年统计 print(df.to_period(’A’)) print(df_period.index.asfreq(’A’)) print(df_period.index.asfreq(’A-JAN’)) print(df_period.index.asfreq(’Q’)) df_period.index.asfreq(’Q-SEP’) print(df_period.index.asfreq(’M’)) print(df_period.index.asfreq(’B’, how=’start’)) print(df_period.index.asfreq(’B’, how=’end’)) # 按周对数量进行汇总 print(df.resample(’w’).sum().head()) # 按月汇总,默认每个月的最后一天,如果想要按照每个月的第一天展示日期,df.resample(’M’), “M”改成“MS” print(df.resample(’M’).sum().head(10)) # 按照季度统计,默认每个季度的第一天 print(df.resample(’QS’).sum().head()) print(df.resample(’AS’).sum()) print(df.resample(’AS’).sum().to_period(’A’)) print(df.resample(’Q’).sum().to_period(’Q’)) print(df.resample(’M’).sum().to_period(’M’))
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