pandas-resample按时间聚合实例
本文介绍如何利用 pandas 的 resample 方法对时间序列数据进行聚合处理。通过设置 datetime 索引,演示按年、月、日及自定义频率(如周、季度)提取数据,并结合 sum 与 fillna 实现具体列的汇总与缺失值填充,提供完整的代码示例供参考。
pandas-resample 时间序列聚合操作详解
具体实现方式如下所示:
import pandas as pd
#如果需要的话,需将df中的date列转为datetime
df.date = pd.to_datetime(df.date,format="%Y%m%d")
#将改好格式的date列,设置为df的index
df.set_index('date',drop=True)
#按年来提数据 (因为此时的datetime已经为index了,可以直接[]取行内容)
df['2018']
df['2018':'2021']
#按月来提数据
df['2018-01']
df['2018-01':'2018-05']
#按天来提出数据
df['2018-05-24':'2018-09-27']
#按日期汇总数据
#将数据以W星期,M月,Q季度,QS季度的开始第一天开始,A年,10A十年,10AS十年聚合日期第一天开始.的形式进行聚合
df.resample('W').sum()
df.resample('M').sum()
#具体某列的数据聚合
df.price.resample('W').sum().fillna(0) #星期聚合,以0填充NaN值
#某两列
df[['price','num']].resample('W').sum().fillna(0)
#某个时间段内,以W聚合,
df["2018-5":"2018-9"].resample("M").sum().fillna(0)
此外,还可以采用以下方式进行聚合操作:

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