关于TimeGrouper的使用

最新推荐文章于 2023-08-29 16:24:19 发布

C1over_Hearts

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文章标签： python 数据分析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CloverHearts/article/details/119702918

本文针对《利用Python做数据分析》一书中过时内容，讲解如何修正TimeGrouper报错，通过替换为pd.Grouper实现按5分钟粒度的时间分组。重点在于理解Grouper参数key与level的用法，并演示了正确的代码示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

《利用Python做数据分析》这本书的360页关于TimeGrouper显示module 'pandas' has no attribute 'TimeGrouper'，可能是书本有些过旧，我的解决方案是使用Grouper。

书上：

time_key=pd.TimeGrouper('5min')

resampled=(df2.set_index('time').groupby(['key',time_key]).sum())  小括号比添加换行符更方便

更改：

resampled=df2.groupby(['key',pd.Grouper(key='time',freq='5T')]).sum() T就是分钟

效果如下：

Grouper的参数key是以columns为对象，level是以索引为对象

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pandas categorical对象、TimeGrouper对象、管道pipe

WilliamZ_的博客

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2779

pandas中的Categorical类型转换为categorical对象： cate1为时间序列，其值为不是numpy数组，而是pandas.categorical对象，有categories和codes属性。通过pd.Categorical()传入序列直接生成categorical对象：通过from_codes函数构造： ordered=True，将类别排序，亦可使用as_ord...

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02-03

1304

利用Python进行数据分析（Ⅳ）本文参考书籍：《利用Python进行数据分析》目录利用Python进行数据分析（Ⅳ）10.数据聚合与分组操作10.1 GroupBy机制 10.数据聚合与分组操作 10.1 GroupBy机制在操作的第一步，数据包含在pandas对象中，可以是Series、DataFrame或其他数据结构，之后根据你提供的一个或多个键分离到各个组中。分离操作是在数据对象的特定轴向上进行的。例如，DataFrame可以在它的行方向（axis=0）或列方向（axis=1）进行分

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遇到的TimeGrouper调用不了

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2968

对TimeGrouper调用出错最近学习遇到这个AttributeError: module ‘pandas’ has no attribute ‘TimeGrouper’ 可能是书的版本老了吧，我恁是用不了pd.TimeGrouper实现对值的相同重新采样于是就强行导入了一波 from pandas.core import resample 然后利用resample.TimeGrouper( )调用就行了当然也有各位大佬的文件改法，我就懒得改了，直接照着导入，能用就行。 ...

AttributeError: module ‘pandas‘ has no attribute ‘TimeGrouper‘

weixin_46713695的博客

06-22

1889

之后我们可以设置时间索引，按'key'和time_key进行分组，再聚合：

pandas groupby (TimeGrouper)重写Q3

wangquannuaa的专栏

08-01

2544

import os import pandas as pd import datetimeroot = 'D:/select_files'all_sudu = pd.DataFrame() all_time = [] for every_file in os.listdir(root):#每个文件取一列 df=pd.read_csv(os.path.join(root,every_file),

7天微课程day3——用Python进行时间序列可视化

hustqb的博客

06-17

5195

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AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'TimeGrouper'，如何解决

08-21

这通常是因为你使用的 pandas 版本不再支持 `TimeGrouper`，或者你可能是在错误的方式下引用它。如果你遇到这个错误，可以尝试以下几个步骤来解决： 1. 确认 `TimeGrouper` 是否存在：首先确认你的 pandas 版本中...

AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'TimeGrouper'

03-22

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报错Index([TimeGrouper(key='发布时间', freq=<5 * Minutes>, axis=0, sort=True, dropna=True, closed='left', label='left', how='mean', convention='e', origin='start_day')], dtype='object')

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最近做一个项目，需要月末的日期。例如，通常的1月份的月末日期是1月31日，但是像分析炒股数据，或者工作日的时候，所需要的月末日期跟通常的月末日期不一致。所以，我想找出在我的dataframe日期中找出月末日期。刚开始，真不知道怎么找，也试图找过关于日期的package。但是，他们是根据他们的calendar日期提供的，所以这也不是我要找的。首先，把dataframe里

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