如何按天迭代pandas中的数据集？

在pandas中，可以使用resample函数按天迭代数据集。resample函数可以将时间序列数据转换为不同的频率，包括按天、按周、按月等。以下是按天迭代pandas中数据集的步骤：

1. 首先，确保数据集中的日期列被正确解析为日期时间类型。可以使用pd.to_datetime函数将日期列转换为日期时间类型，例如：

df['日期列'] = pd.to_datetime(df['日期列'])

1. 接下来，将日期列设置为数据集的索引。可以使用set_index函数将日期列设置为索引，例如：

df = df.set_index('日期列')

1. 然后，使用resample函数按天进行迭代。可以使用resample函数指定频率为'D'（表示按天），并选择要应用的聚合函数（例如求和、平均值等）。以下是一个示例：

df_daily = df.resample('D').sum()

在上述示例中，df_daily是按天迭代后的数据集，其中每一天的数据被聚合为一行。

1. 如果需要在迭代过程中执行其他操作，可以使用apply函数。例如，可以使用apply函数计算每天的最大值：

df_daily_max = df.resample('D').apply(lambda x: x.max())

在上述示例中，df_daily_max是按天迭代后的数据集，其中每一天的最大值被计算并作为一行。

总结起来，按天迭代pandas中的数据集的步骤如下：

1. 将日期列转换为日期时间类型：df['日期列'] = pd.to_datetime(df['日期列'])
2. 将日期列设置为索引：df = df.set_index('日期列')
3. 使用resample函数按天进行迭代，并选择聚合函数：df_daily = df.resample('D').sum()
4. 如果需要执行其他操作，可以使用apply函数：df_daily_max = df.resample('D').apply(lambda x: x.max())

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