Pandas时间特征重构:构建时间维度统计特征

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本文介绍了如何使用Pandas库对时间序列数据进行重构,构建不同时间粒度(如月、季、年)的统计特征。通过示例展示了如何计算每月销售额总和、季度平均销售额以及每周的总销售额和平均销售额,强调了函数在时间序列数据分析中的应用,有助于提升数据洞察力。

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Pandas时间特征重构:构建时间维度统计特征

时间序列数据分析中,经常需要对时间维度进行统计和分析。Pandas库提供了强大的时间序列处理功能,其中的resample函数可以用于在不同的时间粒度下重新构建时间特征。本文将介绍如何使用Pandas库的resample函数来构建不同粒度下的时间维度统计特征,并提供相应的源代码。

首先,我们需要导入Pandas库并读取时间序列数据。假设我们有一份包含日期和销售额的数据集,数据集的结构如下:

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 转换日期列为日期时间类型
data['date'
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