pandas数据帧按工作日分组和排序
pandas是一个强大的数据分析工具，提供了丰富的数据处理和分析功能。其中，数据帧（DataFrame）是pandas中最常用的数据结构之一，类似于Excel中的表格，可以方便地进行数据的处理和分析。
按工作日分组和排序是pandas中常用的操作之一，可以通过以下步骤实现：
- 导入pandas库：import pandas as pd
- 创建数据帧： 假设我们有一个包含日期和数值的数据帧df，可以通过以下方式创建：df = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05'], '数值': [10, 20, 30, 40, 50]})
- 将日期列转换为日期类型：df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
- 按工作日分组并求和：df_grouped = df.groupby(pd.Grouper(key='日期', freq='B')).sum()这里使用了
pd.Grouper函数将日期列按工作日（周一至周五）进行分组，并使用sum()函数对数值列进行求和。 - 按日期排序：df_sorted = df_grouped.sort_values(by='日期')使用
sort_values()函数按日期列进行排序，默认为升序排序。
至此，我们完成了按工作日分组和排序的操作。
关于pandas数据帧按工作日分组和排序的应用场景，可以用于金融数据分析、股票市场分析、销售数据分析等领域。通过按工作日分组和排序，可以方便地对时间序列数据进行统计和分析。
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