Pandas:时间数据的季节分析

本文介绍了如何在论文数据处理中增加季节标签,并通过代码实现数据按季节分组与分析,便于进一步研究不同季节的数据特性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

最近在做论文的数据处理,涉及到不同年份不同季节的分析。另外还要求不同季节的数据可以单独分析。

其实思路还是比较简单的,那就在原始数据中增加一栏:季节

 

2013-05-21  Aotizhongxin  124.3  Spring
2013-05-22  Aotizhongxin   85.7  Spring
2013-05-23  Aotizhongxin   71.2  Spring
2013-05-24  Aotizhongxin   75.6  Spring
2013-05-25  Aotizhongxin   95.5  Spring
2013-05-26  Aotizhongxin   93.4  Spring
...                  ...    ...     ...
2015-10-13   Zhonghuamen   75.6  Autumn
2015-10-14   Zhonghuamen   98.8  Autumn
2015-10-20   Zhonghuamen   48.3  Autumn
2015-10-21   Zhonghuamen   47.2  Autumn
2015-10-22   Zhonghuamen   70.5  Autumn
2015-10-23   Zhonghuamen  103.3  Autumn
2015-10-24   Zhonghuamen   78.6  Autumn

 

直接上相关的代码吧:

DF['Season'] = ""
for row in DF.index:
    DF.Season[row] = SeasonDict[row.month]
DFWinter = DF[DF.Season == 'Winter']

剩下的就是根据自己的需求进行作图了。

 

#参考#

转载于:https://www.cnblogs.com/nju2014/p/5049147.html

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