具有特定日期的pandas Dataframe重采样
pandas是一个强大的数据分析和处理工具，它提供了丰富的功能和方法来操作和处理数据。其中，重采样是pandas中一个重要的功能，它可以根据指定的时间频率对时间序列数据进行重新采样。
重采样可以分为两种类型：降采样和升采样。降采样是指将时间序列数据从高频率降低到低频率，而升采样则是将时间序列数据从低频率提升到高频率。
对于具有特定日期的pandas DataFrame，重采样可以通过以下步骤进行：
- 确保DataFrame的索引是日期时间类型：df.index = pd.to_datetime(df.index)
- 使用
resample()方法指定重采样的频率，例如按天、周、月等：resampled_df = df.resample('D')
这里的'D'表示按天重采样，你可以根据需要选择不同的频率，如'W'表示按周重采样，'M'表示按月重采样等。
- 对于降采样，可以使用聚合函数（如
mean()、sum()、max()等）对每个重采样的时间窗口进行计算：resampled_df = df.resample('D').mean()
这里的mean()表示计算每个重采样时间窗口内的平均值，你可以根据需求选择不同的聚合函数。
- 对于升采样，可以使用
asfreq()方法将重采样后的时间序列填充为原始数据的频率：resampled_df = df.resample('H').asfreq()
这里的'H'表示按小时重采样，你可以根据需求选择不同的频率。
重采样在时间序列数据分析中非常常见，它可以用于数据降维、周期性分析、数据对齐等场景。对于pandas DataFrame的重采样，腾讯云提供了云原生数据库TDSQL和云数据库CDB等产品，可以帮助用户高效地存储和处理大规模的时间序列数据。
通过使用这些产品，用户可以在腾讯云上快速构建稳定可靠的云计算环境，并且利用pandas等工具进行数据处理和分析。
相关·内容
1回答
我正在尝试重采样一个非常简单的数据格式，但只有以下例外情况才会失败：
TypeError:只对DatetimeIndex、TimedeltaIndex或PeriodIndex有效，但有一个“索引”实例
我读了熊猫API文档，看了几十个例子，我不知道自己做错了什么。
# %%
import pandas as pd
print(f"pandas version: {pd.__version__}\n\n")
data = pd.DataFrame({"created": ['2019-03-07T11:01:07.361+0000',
浏览 3提问于2019-09-20得票数 1
回答已采纳
1回答
我的意思是，Pandas的设计方式，所有的Pandas时间序列函数都是建立在这个假设之上的吗？
几周前，我正在试验，它似乎希望日期时间在索引中。
给出这样的数据：
df = pd.DataFrame({'date' : ['23/10/2017', '24/10/2017', '25/10/2017','26/10/2017','27/10/2017'], 'dax-close' : [13003.14, 13013.19, 12953.41,13133.28,13217.54]})
浏览 3提问于2017-10-30得票数 1
回答已采纳
2回答
当使用日期绘制带有pandas的时间序列时，该图完全错误，x轴上的日期也是如此。由于某些原因，数据是根据日期绘制的，甚至不在数据框中。 这用于绘制具有独立时钟和不同采样频率的多个传感器。我想将所有传感器绘制在同一张图中，以便进行比较。 我尝试按升序对dataframe进行排序，并将datetime列指定为dataframe索引，但没有效果。当根据时间戳绘制数据集时，每个传感器的曲线图看起来都很好。 摘自典型的CSV文件： Timestamp Date Clock DC3 HR DC4
13 18.02.2019 08:24:00 19,12 61 3
14 1
浏览 18提问于2019-06-13得票数 1
1回答
当要求熊猫使用插值重采样这个数据时，它不能正确地将第一个值向前传播。有人能解释一下这种行为吗？使用最新版本的熊猫和蟒蛇3.8
import pandas as pd
data = {'time': pd.to_timedelta([0., 1.1, 2.2, 3.3, 4.4], unit='s'), 'data':[100, 140, 50, 300, 400]}
df1 = pd.DataFrame(data=data).set_index('time')
df2 = df1.resample('1s').in
浏览 1提问于2022-10-31得票数 0
回答已采纳
我有一个看起来像这样的DataFrame：
它有两列，其中一列是"from“日期时间，另一列是"to”日期时间。我想要更改此DataFrame，使其具有日期的单个列或索引(例如，日期时间形式的2015-07-06 00:00:00 )，而其他列(如deep)的变量按比例划分为每个日期。如何解决这个问题？我已经插手了groupby技巧，但我不确定如何继续。
浏览 1提问于2018-02-24得票数 0
我想使用Pandas，因为我正在处理皮秒精度的模拟数据。由于数据集不是等距离采样的，所以我想使用Pandas中提供的重采样功能。 据我所知，我需要使用time As datetime数据类型。numpy datetime64数据类型似乎支持皮秒分辨率，但Panda使用ns分辨率。 有没有办法克服这个问题？或者我可以使用非datetime类型的列(例如，普通浮点型)作为pandas.DataFrame.resample的索引
浏览 24提问于2019-09-26得票数 2
我正在使用pandas将存储在data_m中的日内数据转换为日常数据。由于某些原因，resample添加了日内数据中没有的天数的行。例如，1/8/2000不在当天的数据中，但是每日数据包含该日期的一行，值为NaN。DatetimeIndex具有比实际数据更多的条目。我做错什么了吗？
data_m.resample('D', how = mean).head()
Out[13]:
x
2000-01-04 8803.879581
2000-01-05 8765.036649
2000-01-06 8893.156250
2000-01-07 8780.03
浏览 3提问于2012-12-21得票数 6
回答已采纳
我有一个DataFrame，它有许多字符串列和datetime列。我想适当地使用熊猫df.resample()重新整理datetime列。例如，我的数据看起来如下：
from pandas import *
import numpy as np
df = DataFrame({
'username' : ["bob","bob","nancy"],
'session' : ["one","two","three"],
'timestamp' : [n
浏览 3提问于2013-12-26得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在处理一个聊天日志，我的数据由时间戳、用户名和消息组成。我的目标是为几个用户绘制每月的消息数量，这样我就可以在用户处于活动状态时进行比较。
问题是x轴.在那里，我想要日期取决于频率(在这种情况下，月份)。相反，分组数据的Multindex似乎是在那里输出的。此外，数据似乎是正确分组的，但每个月都有三个数据点。
我包括了一些代码来生成随机数据。(我正在使用Python3.2)
以下是当前的输出：
import numpy as np
import time
import datetime
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as p
浏览 6提问于2013-05-23得票数 3
回答已采纳
1回答
这是一个在xarray和pandas中重采样时间序列的MWE。10Min重采样在xarray中需要6.8秒，在pandas中需要0.003秒。有什么方法可以让x数组中的Pandas速度提高吗？熊猫的重采样似乎独立于这个时期，而x阵列则随着时间的推移而变化。
import numpy as np
import xarray as xr
import pandas as pd
import time
def make_ds(freq):
size = 100000
times = pd.date_range('2000-01-01', periods=size,
浏览 9提问于2020-10-09得票数 0
回答已采纳
拥有这个DataFrame：
import pandas
dates = pandas.date_range('2016-01-01', periods=5, freq='H')
s = pandas.Series([0, 1, 2, 3, 4], index=dates)
df = pandas.DataFrame([(1, 2, s, 8)], columns=['a', 'b', 'foo', 'bar'])
df.set_index(['a', 'b'],
浏览 1提问于2016-06-01得票数 8
回答已采纳
3回答
我想按日期迭代数据轴的长轴日期。
示例：
tdf = df.ix[date]
我遇到的问题是，df.ix返回的类型发生了变化，给我留下了三种可能的情况
如果tdf中不存在日期，则引发错误：KeyError: 1394755200000000000
如果tdf中只有一项：print type(tdf)返回<class 'pandas.core.series.Series'>
如果tdf中有多个项：print type(tdf)返回<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
浏览 1提问于2014-04-30得票数 3
回答已采纳
pandas支持多种频率的重采样。要在DolphinDB中实现类似pandas的重采样，我可以使用group-by子句，其中group-by列是对时间列的函数调用。例如，要使用月份频率进行重采样，我可以编写如下SQL：
select count(*) from t group by month(myDate)
当涉及到周频率时，事情就有点不同了，因为DolphinDB没有像week这样的函数。此外，我希望在一周中的特定日期重新采样，例如，星期二。
浏览 1提问于2019-10-31得票数 0
给定一个DataFrame：
import datetime
from pyspark.sql import Row
dataframe_rows = {
Row(id = "A", date = datetime.datetime(2015, 1, 18)),
Row(id = "A", date = datetime.datetime(2015, 2, 21)),
Row(id = "A", date = datetime.datetime(2015, 2, 22)),
Row(id = "A"
浏览 2提问于2021-05-17得票数 2
回答已采纳
我需要重新采样由两个级别组成的潘达斯MultiIndex。内部级别是日期时间索引。需要重放。
import numpy as np
import pandas as pd
rng = pd.date_range('2019-01-01', '2019-04-27', freq='B', name='date')
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (len(rng), 2)), index=rng, columns=['sec1', 'sec2'
浏览 0提问于2019-09-11得票数 2
回答已采纳
1回答
我的数据集是巨大的。我正在使用Azure ML notebooks，并使用azureml.core读取日期集并转换为azureml.data.tabular_dataset.TabularDataset。无论如何，我会过滤tabularDataset中的数据，而不是转换为pandas数据帧。我使用下面的代码来读取数据。由于数据量巨大，pandas数据帧正在耗尽内存。我不需要将完整的数据加载到程序中。仅需要子集。有没有办法在转换为pandas数据框之前过滤记录 def read_Dataset(dataset):
ws = Workspace.from_config()
ds
浏览 69提问于2021-01-06得票数 1
1回答
我有一些被划分为event-related.的值所以并不是每分钟都有相同数量的数据。为了能够更好地处理这些数据，我的目标是只有每分钟取第一行值。
从csv导入数据的时间如下所示：
时间
2011年11月11日11:11
2011年11月11日11:11
2011年11月11日11:11
2011年11月11日11:12
2011年11月11日11:12
2011年11月11日11:13
其他的数值是温度。一个主要的问题是以正确的格式导入时间。我试图用这样的方法来解决这个问题：
with open('my_file.csv','r') as file:
for l
浏览 5提问于2022-01-04得票数 0
我有一个熊猫数据框，看起来是这样的：
import pandas as pd
df= pd.DataFrame({'Date':['2016-12-31','2018-12-31','2017-06-30','2019-06-30',],'Business':['FRC','FICC','FRC','FICC']\
,'Amount':[10,100,20,200]})
df
Amoun
浏览 5提问于2018-01-17得票数 0
回答已采纳
1回答
填补熊猫数据中的日期空白
、、、、
我有Pandas DataFrame (从.csv加载)，日期时间作为索引。每天有一个条目的地方。问题是，我有空白，也就是说，在一些日子里，我根本没有数据。在空隙中插入行(天)的最简单方法是什么？还有一种方法可以控制作为数据插入到列中的内容！假设0或复制prev日信息或填充从prev-date到下一日期数据值范围内的滑动增/减值。
谢谢
下面是缺少的示例01-03和01-04：
In [60]: df['2015-01-06':'2015-01-01']
Out[60]:
Rate High (est) Low (est)
Date
浏览 3提问于2015-02-11得票数 10
熊猫为DataFrame和名为resample的时间序列提供了一个方法。
请参阅
和
此方法有一个名为rule的参数。
因此，我们可以这样做(用2小时的采样周期重采样)：
ts2 = ts.resample('2H', how='mean')
我正在寻找一种将这个'2H'字符串参数转换为Pandas pd.tseries.offsets的方法
(因为
In [10]: ts2.index.freq
Out[10]: <2 * Hours>
和
In [11]: type(ts2.index.freq)
Out[11]: pandas.
浏览 4提问于2014-11-15得票数 0
回答已采纳
我想将5分钟的间隔整合为1小时。有没有办法在熊猫身上做到这一点？类似于如何使用重采样来缩小和平均？我想要缩小比例，并使用5分钟数据返回每个1小时周期的积分。
import pandas as pd
np.random.seed(1234)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(300,4), columns=list('ABCD'), index=pd.date_range('2017-01-01 09:00:00', periods=300, freq='5min'))
df=df.resample('1h&
浏览 19提问于2017-02-07得票数 2
我正在尝试重新整理一些数据，从每日到每月在熊猫DataFrame。我是熊猫的新手，也许我需要先格式化日期和时间，然后我才能这样做，但我并没有找到一个好的教程，在正确的方式处理导入的时间序列数据。我发现的一切都是自动从雅虎或Quandl导入数据。
下面是我的DataFrame：
下面是我用来创建DataFrame的代码：
#Import excel file into a Pandas DataFrame
df = pd.read_excel(open('2016_forex_daily_returns.xlsx','rb'), sheetname='Sh
浏览 7提问于2017-02-12得票数 15
回答已采纳
我有一只熊猫dataFrame和datetime64[ns]为索引。由于数据具有微秒精度，所以我希望将此日期复制到另一个具有秒级或分钟级精度的dataFrame中，这样我就可以轻松地绘制/可视化它。知道怎么做吗？同样，在不将数据复制到另一个dataFrame的情况下也能做到这一点吗？
Name Fruit
2016-11-03 21:20:15.555222 John Apple
2016-11-03 21:20:15.555266 John Kiwi
2016-11-03 21:20:15.555292 Mary Apple
20
浏览 3提问于2016-12-06得票数 0
回答已采纳
我创建了一个DatetimeIndex，并希望使用该索引对数据进行重新采样。当我这样做的时候，我得到了一个异常：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas-0.8.1-py2.7-linux-i686.egg/pandas/core/generic.py", line 188, in resample
limit=limit, b
浏览 0提问于2012-10-25得票数 0
2回答
我有1分钟的日内股票数据，如下所示：
import yfinance as yf
import pandas as pd
n = yf.download('^nsei', period= '5d', interval= '1m')
我试图把它重新整理成“500万”数据，如下所示：
n = n.resample('5T').agg(dict(zip(n.columns, ['first', 'max', 'min', 'last', 'last', &#
浏览 9提问于2021-12-03得票数 1
回答已采纳
我有类型为pd.DataFrame的数据，如下所示：
type date sum
A Jan-1 1
A Jan-3 2
B Feb-1 1
B Feb-2 3
B Feb-5 6
任务是为每种类型构建一个连续的时间序列(缺失的日期应该用0填充)。
预期的结果是：
type date sum
A Jan-1 1
A Jan-2 0
A Jan-3 2
B Feb-1 1
B Feb-2 3
B Feb-3 0
B Feb-4 0
B Feb-5 6
使用pandas或其他Python
浏览 5提问于2017-01-05得票数 0
示例数据：
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
data = {'value': [1,2,4,3], 'names': ['joe', 'bob', 'joe', 'bob']}
start, end = datetime.datetime(2015, 1, 1), datetime.datetime(2015, 1, 4)
test = pd.DataFrame(data=data, index=pd.DatetimeI
浏览 19提问于2017-06-28得票数 5
回答已采纳
1回答
我有一个与日期时间相关的观察列表，可以用dict或对象来表示，如下所示：
Datetime | Data
--------------------------------------------------------
2018-01-20 20:00 | {'word1': 3, 'word2': 5, 'wordX': 1}
2018-01-20 20:01 | {'word1': 2, 'word2': 2, 'wordX': 5}
2018-01-20 20:05 | {&#
浏览 0提问于2018-01-22得票数 1
回答已采纳
1回答
我有timeseries数据，我希望识别每个周期的周期和持续时间。
日期时间索引没有频率(数据点之间没有固定的时间步长)
我尝试使用从statsmodels.tsa.seasonal中使用seasonal_decompose对进行分解，但是得到了下面的错误ValueError: You must specify a period or x must be a pandas object with a DatetimeIndex with a freq not set to None
浏览 1提问于2022-02-03得票数 2
函数setSampleRateConversionQuality的注记
/**
* Specify the quality of the sample rate converter in Oboe.
*
* If set to None then Oboe will not do sample rate conversion. But the underlying APIs might
* still do sample rate conversion if you specify a sample rate.
* That can prevent you from getting
浏览 5提问于2021-07-23得票数 1
2回答
Date
2013-11-30 30
2013-12-31 40
2014-01-31 50
2014-02-28 10
2014-03-31 20
2014-04-30 30
2014-05-31 80
2014-06-30 90
2014-07-31 10
df = pandas.Dataframe()
假设我有一个Dataframe，如上面所示。我怎样才能把每三个月的月份平均下来。并将其作为一个列表返回。
lst[0] = (30 + 40 + 50)/3
lst[1] = (10 + 20 + 30)/3
lst[2] = (90
浏览 2提问于2016-06-21得票数 1
回答已采纳
1回答
有很多关于这个主题的帖子。我看了一遍，没有找到我的问题的答案： 我正在做一个熊猫时间序列DataFrame。DataFrame数据是以每日时间范围为单位的，我通过pandas库的resample()函数将其聚合到每周时间范围，如下所示。 daily_df = #daily time series dataframe
def aggregate(daily_df, frequency):
weekly_df = daily_df.resample(frequency, on='date').agg({'open':'first',&#
浏览 16提问于2021-01-20得票数 1
我在Pandas DataFrame中有一个时间序列，我的一列包含模型预测的每日残差。我想找出每个月的平均值，并从每一天的模型预测中减去这个月的平均值。有什么.groupby和.resample的组合，我可以用它来编码吗？
monthly_res = sve_DOC['sRes'].resample('M', how='mean')
sve_DOC['RIMsDOC2'] = sve_DOC['RIMsDOC'] - monthly_res
我可以得到每月平均，但我不知道如何确保正确的每月平均使用在每一天的模型预测
浏览 8提问于2014-06-11得票数 1
回答已采纳
2回答
将月底数据分成几个星期
、、、、
想把每月的数据分成几周。下面是尝试过的代码：
import pandas as pd
import datetime
d = {'By' : pd.Series(pd.date_range('20171030', periods=2, freq='M')),
'Qty': pd.Series([100,200], index=range(2))}
df = pd.DataFrame(d)
df.resample('W').sum()
...gives me
仅在DatetimeIndex、Timede
浏览 0提问于2017-10-04得票数 0
3回答
我刚刚开始使用Pandas，并且正在尝试合并:按日期分组数据，并计算每个组中的唯一值。
以下是我的数据：
User, Type
Datetime
2014-04-15 11:00:00, A, New
2014-04-15 12:00:00, B, Returning
2014-04-15 13:00:00, C, New
2014-04-20 14:00:00, D, New
2014-04-20 15:00:00, B, Returning
2014-04-20 16:00:00, B, Returning
2014-04-20 17:00:00, D,
浏览 0提问于2014-04-22得票数 7
回答已采纳
1回答
我有一段时间的观察，分辨率为一分钟，连续几天，但完整的日子。数据被组织成一个支点表，列上有天数，行上有时间。
2006-01-21 2006-01-24 ... 2006-02-08 2006-03-22
00:00:00 5.80 4.14 ... 7.03 4.27
00:01:00 4.71 5.22 ... 7.04 5.66
00:02:00 4.82 5.57 .
浏览 0提问于2018-09-25得票数 1
1回答
我有一个csv文件，日期作为列头，二进制(矩阵为1，0或np.nan )。
我想取每个指数的平均值，按月分组。我遇到了一个问题，因为我的列不是一个datetimeindex，我试图用pd.to_datetime()进行转换，但没有结果。
binary.csv：
2016-01-01 00:00:00,2016-01-02 00:00:00,2016-02-01 00:00:00,2016-02-02 00:00:00
1,,0,1
0,1,,1
我的守则：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('binary.
浏览 7提问于2016-12-06得票数 1
回答已采纳
当你想在python中根据时间戳对数据进行重采样时，pandas的重采样函数很容易使用。例如，从一个以秒为单位的时间戳的dataframe1到另一个重采样到10分钟的平均值。
df1_10m=df1.resample('10T', how='mean')
现在我需要在matlab中做同样的事情，但我没有找到一种明确的方法。
函数重采样似乎是另一回事。
我尝试了重塑，但我得到了错误。
function[Data_10mean]=resamp(table)
table.ts=datestr(table.ts); % format the time stamp
Tab
浏览 3提问于2016-07-02得票数 1
3回答
假设我有一个具有数值类型的索引的pandas.Series。
pd.Series( [10,20], [1.1, 2.3] )
如何用0.1间隔重绘上述级数？看起来.resample功能只在日期时间间隔上工作吗？
浏览 4提问于2014-03-04得票数 6
回答已采纳
2回答
我有一个大的csv文件，带有iso格式2015-04-01 10:26:41的时间戳数据。数据跨越多个月，条目从30秒到多个小时不等。它的列是id，时间，速度。
最终，我希望将数据分组为15分钟，然后计算平均速度，因为无论多少条目都在15分钟的时隙中。
我试图使用Pandas，因为它似乎有一个坚实的时间序列工具，它可能很容易做到这一点，但我在第一个障碍。
到目前为止，我已经将CSV导入为一个dataframe，并且所有列都有一个object的dtype。我已经按日期对数据进行了排序，现在正在尝试按时间间隔对条目进行分组，而这正是我正在挣扎的地方。在谷歌搜索的基础上，我尝试使用这个代码resam
浏览 1提问于2015-11-04得票数 1
回答已采纳
1回答
我想在groupby函数之后恢复索引。
问题是如何在Multindex中的不同列中创建具有年份、月、日的DateTime索引。
以一个DataFrame为例：
import pandas as pd
import numpy as np
index=pd.date_range('2011-1-1 00:00:00', '2011-1-31 23:50:00', freq='10min')
df=pd.DataFrame(np.random.randn(len(index),2).cumsum(axis=0),columns=['A
浏览 2提问于2015-09-11得票数 1
回答已采纳
我试图使用Pandas从一个相当大的数据集的一分钟数据中计算每小时的平均值。我的数据集存储为.csv，如下所示：
,timestamp_local,pm25
0,5/30/2022 16:59,2.2802
1,5/30/2022 16:58,2.7055
2,5/30/2022 16:57,1.6602
3,5/30/2022 16:56,1.5924
4,5/30/2022 16:55,2.2792
5,5/30/2022 16:54,2.2219
我尝试将.csv文件读取为Pandas DataFrame，然后将每小时的方法存储在一个新的DataFrame中，然后导出：
import p
浏览 11提问于2022-07-21得票数 0
回答已采纳
我有一个包含两个日期的数据，我想将其作为索引和Pandas表中的列来绘制。
下面是包含数据的表：
df1 = pd.DataFrame({'client_id': {0: 1,
1: 2,
2: 3,
3: 4,
4: 5,
5: 6,
6: 7,
7: 8,
8: 9,
9: 10,
10: 11,
11: 12,
12: 13,
13: 14},
'created_date': {0: '14/05/2020',
1: '15/05/2020',
2: '1
浏览 2提问于2022-03-17得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个时间序列，我重新采样到这个数据帧df中，
我的数据是从6月6日到6月28日。它希望将数据从6月1日延长到6月30日。count列将只在延长的时间内有0值，而我的实际值从第6到28。
Out[123]:
count
Timestamp
2009-06-07 02:00:00 1
2009-06-07 03:00:00 0
2009-06-07 04:00:00 0
2009-06-07 05:00:00 0
2009-06-07 06
浏览 22提问于2017-08-28得票数 7
回答已采纳
我目前有一个数据框，其中包含ID、类别和由开始日期和结束日期指定的时间跨度。我想将这个timespan数据帧转换为一个数据帧，其中每行对应于每个ID和类别的给定YYYY MM。
下面的代码显示了一个启动df的示例，以及我在创建这个YYYY MM枚举数据帧时通常要做的事情。日期有一些恼人的数学运算，以确保我捕获开始日期和结束日期之间的每个YYYY MM (包括YYYY MM)，但这对我的问题并不是特别重要。
我遇到的问题是，在现实中，我需要在拥有近600万个timespan条目的df上运行它。我想知道是否有更好的方法来利用熊猫，而不是基本上通过for循环来实现这一点？这将运行，但它最终需要几个小
浏览 0提问于2018-03-15得票数 1
我在DataFrame df_pivoted中包含了下表：
* val1 *
user_id *3
timestamp *
2011年1月1日1月1日，月1日，10月1日，3月5日
2011年2月1日: 20 :00:30:00:18:00
2012年07月1日19 :00- 57 :00
2012年1月11日* 49
21/12/2012 *
2013年9月14日21 :00- 63 :00
2013年1月12日财报: 3200元人民币；51元人民币
我想要计算每月的平均成本，但是语句df_monthly = pivoted.resample ('M')不返回平均值，而只返回
浏览 4提问于2014-04-01得票数 1
我在单独的pandas.dataframe中有两个时间序列，第一个- series1的条目较少，并且与第二个- series2的开始日期不同 index1 = pd.date_range(start='2020-06-16 23:16:00', end='2020-06-16 23:40:30', freq='1T')
series1 = pd.Series(range(len(index1)), index=index1)
index2 = pd.date_range('2020-06-16 23:15:00', end=&#
浏览 13提问于2020-08-09得票数 7
回答已采纳
2回答
我正在尝试写一个程序，在Adobe Illustrator中创建的两个形状之间使用javascript步进。我可以通过将图形导出为SVG然后使用Raphael.js来实现：
然而，两个形状之间的插值看起来相当糟糕。我从 那里了解到，最好使用使用b样条曲线的算法进行插值，并在适当的地方添加或减去顶点，我假设拉斐尔使用的SVG标准不这样做。我想知道是否有可能用d3.js来实现这一点，因为我注意到它的SVG文档中有插值选项，而"basis“似乎使用了b样条。我的jsfiddle可以通过适当的插值在d3中完成吗？
或者，有没有更好的方法来解决这个问题呢？我使用SVG可能走错了路，因为生成的路
浏览 4提问于2012-08-09得票数 3
我有一个包含实例的数据集D的Pandas DataFrame，这些实例都有一些连续值x。x是以某种方式分布的，比如说均匀分布，可以是任何东西。 我想从D中提取n样本，对于这些样本，x有一个我可以抽样或近似的目标分布。这来自一个数据集，这里我只是采用正态分布。 如何从D中采样实例，使x在样本中的分布等于/类似于我指定的任意分布？ 现在，我采样值x，子集D，这样它就包含了所有的x +- eps和其中的样本。但当数据集变得更大时，这是相当慢的。人们肯定想出了一个更好的解决方案。也许解决方案已经很好了，但是可以更有效地实现吗？ 我可以将x拆分成几个层，这样会更快，但是有没有解决方案呢？ 我当前的代码
浏览 35提问于2020-09-04得票数 5
回答已采纳
我试图根据列中的条件在DataFrame中重复行值。如果列中的值更改为1，那么我想重复A、B和C列中的值，直到下一个更改= 1为止。
index = pandas.date_range('20000131', periods=5)
columns = ['A', 'B', 'C', 'Change']
data = {'A': pandas.Series([False, True, False, True, False], index=index)
, 'B': panda
浏览 1提问于2014-06-14得票数 3
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
