Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库,提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。数据帧(DataFrame)是 Pandas 中的一种二维表格型数据结构,类似于 Excel 表格或 SQL 表。
Pandas 数据帧可以包含多种类型的数据,包括整数、浮点数、字符串、日期时间等。
Pandas 广泛应用于数据分析、数据挖掘、机器学习等领域。例如,在金融领域用于股票数据分析,在医疗领域用于患者数据管理,在科研领域用于实验数据分析等。
假设我们有一个数据帧 df
,其中包含时间戳和某个事件的发生情况。我们需要计算每单位时间(例如每小时)该事件的出现率。
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {
'timestamp': pd.date_range(start='1/1/2023', periods=100, freq='H'),
'event': [1 if i % 10 == 0 else 0 for i in range(100)]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 将时间戳设置为索引
df.set_index('timestamp', inplace=True)
# 按小时分组并计算每小时的 event 出现次数
event_counts = df['event'].resample('H').sum()
# 计算每小时的总事件数(包括未发生事件)
total_events = df['event'].resample('H').count()
# 计算每小时的 event 出现率
event_rate = event_counts / total_events
print(event_rate)
resample('H')
方法按小时分组,并使用 sum()
方法计算每小时的 event 出现次数。resample('H')
方法按小时分组,并使用 count()
方法计算每小时的总事件数。通过上述方法,我们可以高效地计算 Pandas 数据帧中每单位时间的事件出现率。
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