pandas resample 聚合，不让时间连续

最新推荐文章于 2022-10-20 17:14:49 发布
原创 最新推荐文章于 2022-10-20 17:14:49 发布 · 558 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#pandas #resample

本文介绍如何使用Pandas对带有日期的数据进行分组，并通过复制日期字段实现特定频率的时间序列数据汇总。

先对pandas按日期进行groupby('date')

tdf = tdf.resample(rule='xx',on='date_copy').sum()

【Pandas时间序列处理】Resample踩坑实录
weixin_45281950的博客
01-30 1080
使用resample对一个含传感器id列的数据集进行重采样时遇到了无法保持id列不参与resample后的数学运算的问题，记录本人的尝试过程及最终解决方法。
Pandas 统计分析之时间重采样resample
最新发布
syly999的博客
02-13 482
how=‘mean’ 用于产生聚合值的函数名或数组函数，例如‘mean’、‘ohlc’、np.max等，默认是‘mean’，其他常用的值由：‘first’、‘last’、‘median’、‘max’、‘min’label= ‘right’ 在降采样时，如何设置聚合值的标签，例如，9：30-9：35会被标记成9：30还是9：35,默认9：35。closed = ‘right’ 在降采样时，各时间段的哪一段是闭合的，‘right’或‘left’，默认‘right’例如，对于“5min”频率，基数可以从0到4。
pandas-resample按时间聚合实例
09-18
今天小编就为大家分享一篇pandas-resample按时间聚合实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
java合并不连续的时间段_基于时间戳不完全匹配的pandas合并
weixin_34233720的博客
02-28 321
考虑以下迷你版本的问题：from io import StringIOfrom pandas import read_csv, to_datetime# how close do sessions have to be to be considered equal? (in minutes)threshold = 5# datetime column (combination of date + ...
【python】详解pandas.DataFrame.resample根据时间聚合采样（一）
热门推荐
brucewong0516的博客
12-03 5万+
首先我们直接看官方的文档： DataFrame.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, level=None...
Pandas数据分析12——pandas数据分组聚合
weixin_46277779的博客
08-03 4313
分类数据分组进行各种函数方法计算。数值型数据分组进行分箱然后分类计算
Pandas中resample方法详解
09-19
综上所述，`resample` 方法是 Pandas 处理时间序列数据不可或缺的功能之一，灵活运用它可以极大地提升数据处理效率和分析能力。无论是初学者还是资深开发者，在进行时间序列数据分析时都应该熟练掌握这一方法。
pandas resample重采样频率介绍 、附案例
zhangbw's blog
11-13 5105
文章目录一、函数简单介绍实例一：简单使用补充 ：常用聚合方法案列二：时间序列探索Apple公司股价数据参考链接 官方文档 ：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.resample.html 一、函数简单介绍 DataFrame.resample(rule, axis=0**,** closed=None**,** label=None**,** convention='start’, ki.
pandas 处理不连续数字的分组问题
weixin_64723763的博客
07-02 622
pandas 处理不连续数字的分组问题
Pandas.DataFrame.resample 采样后时间序列起始时刻与采样前不一致
chenli7101的博客
06-02 1962
pandas 版本号：0.20.1 DataFrame.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None...
09 ---- pandas案例1之PM2.5（pandas）
qq_44647559的博客
05-11 214
【问题1】 时间不是一段连续的时间戳，而是分散的。怎么办? （1）若要对时间段降采样： 首先要设置为索引，然后才能调用 data = df.resample('M').count()['title'] （2）转化为时间类型有2种方式： 方法1：时间戳 -----连续的时间段 df['timeStamp'] = pd.to_datetime（df['timeStamp']） # （1）将时间戳 ------> DataFrame的时间类型 df.set_
Pandas数据分析24——pandas时间重采样聚合
weixin_46277779的博客
08-12 1941
pandas的时间重采样的方法
pandas补全时间序列的值（按日期补全）
weixin_40529493的博客
12-14 6153
现有数据：可见日期不连续 补全后：日期连续，缺失值用0填充 实现方法： data = pd.read_table(r"./origdata/14-03-statics.txt", converters={'acc': str}) data = pd.DataFrame(data) print(data) data['date'] = pd.to_datetime(data['date']) mux = pd.MultiIndex.from_product([data['acc'].unique(), p
[Pandas精进]判断连续时间序列范围并分组应用|Python私教招收
AI悦创·编程私教1v1
08-01 1463
你好，我是悦创。 今天将把我修改记录记录下来，我先把原项目前端链接发出来：
python时间序列预测，量化分析resample，洗数据
weixin_51015047的博客
02-09 1353
学习之旅 df = pd.read_csv('train.csv', nrows=11856) #nrows:需要读取的行数 # Creating train and test set # Index 10392 marks the end of October 2013 train = df[0:10392] test = df[10392:] 带有时间的表格数据的处理（df.resample）量化交易 df.resample('D') 这个dataframe，时间不连续。分析建模都是需要时间均匀
用Pandas对不同采集周期的数据进行拼接（resample+merge）
sinat_20276189的博客
10-20 822
我有两份数据， 一份是服务器功率（采集周期为15s采集一次） , 一份是服务器的cpu利用率(采集周期为1分钟）；现需要把两份数据按照服务器的sn拼接在同一个 df中。过程中遇到的难点主要是时间戳转换， 时间对齐；具体方法如下：Pandas resample把时间戳变为相同的采集间隔，然后根据时间戳进行merge拼接。resample+merge代码。
Pandas - K线数据处理 - 数据聚合
LIN的博客
07-16 5936
目录 一、K线分析 二、pandas.DataFrame.resample - 内置聚合方法 2-0 测试数据初始化 2-1resample 的 3分钟聚合 2-2resample 的 30s 拆成 2-3 自定义聚合逻辑 - apply 2-4 DataFrame 对象的 resample 处理方式 三、K线聚合的业务实现 方式一、获取批量数据 + resample处理...
Pandas时间序列重采样(resample)方法中closed、label的作用
sinat_36247496的博客
09-20 1237
Pandas提供了便捷的方式对时间序列进行重采样，根据时间粒度的变大或者变小分为降采样和升采样： 降采样：时间粒度变大（时间点稀疏）。例如，原来是按天统计的数据，现在变成按周统计。降采样会涉及到数据的聚合，比如天数据变成周数据，那么就得对一周的7天数据聚合，聚合的方式可以是求和，求均值等等。 升采样：时间粒度变小（时间点密集）。例如，原来是按周统计的数据，现在变成按天统计。升采样会涉及到数据的...
pandas: DataFrame 将时间按小时分钟等方式聚合
weixin_43887421的博客
11-04 1万+
pandas: DataFrame 将时间按小时分钟等方式聚合前言一、DataFrame.resample()是什么？二、DataFrame.resample()函数参数及说明说明2.读入数据总结 前言 在实际应用过程中，会出现不少时间序列相关数据，为了让不同频率数据统一时间标准，需要将数据按小时、分钟等方式进行分组，然后取组的平均值或中位数最为组的值，如果自己写算法会比较麻烦且耗时，pandas提供了一个函数可以快速解决此类问题：DataFrame.resample()。 提示：为方便快捷地解决问题，
pandas resample
05-24
pandas中的`resample`函数用于对时间序列数据进行重采样操作，可以将时间序列数据转换为更高频率或更低频率的时间序列数据。在重采样时，需要指定一个新的时间间隔（如日、周、月、季度等），并对原始数据进行聚合...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值