closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0)参数：rule：这是必需的参数，用于指定重采样的频率规则。可以用字符串别名。how：指定重采样时执行的聚合操作，默认是None。常见取值有'mean'（求均值）、'sum'（求和）、'
在这些示例中,一个值得注意的子类是VariableOffsetWindowIndexer,它允许在非固定偏移(如BusinessDay)上进行滚动操作。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [48]: from pandas.api.indexers import VariableOffsetWindowIndexer In [49]: df = pd.DataFrame(range(10), index=pd.date_range("2020",...
In [1]: import datetime # strings In [2]: pd.Timedelta("1 days") Out[2]: Timedelta('1 days 00:00:00') In [3]: pd.Timedelta("1 days 00:00:00") Out[3]: Timedelta('1 days 00:00:00') In [4]: pd.Timedelta("1 days 2 hours") Out[4]: Timedelta('1 days 02:00:00')...
两者基本的不同点在于resample()是一种数据聚合方式asfreq()是一种数据选取方式。 resample() 是基于时间的分组操作,每个组都遵循归纳方法。可以按照分钟、小时、工作日、周、月、年等来作为日期维度 # 获取7月1日到7月31日的时间区间rng = pd.date_range(start='2021/07/1',end='2021/07/31',freq='D'...
5. DateOffset对象 6. 与时间序列相关的方法 6.1 移动 6.2 频率转换 6.3 重采样 在处理时间序列的的过程中,我们经常会去做以下一些任务: 生成固定频率日期和时间跨度的序列 将时间序列整合或转换为特定频率 基于各种非标准时间增量(例如,在一年的最后一个工作日之前的5个工作日)计算“相对”日期,或向前或向后“...
index = pd.date_range('1/15/2000',periods =20,freq='4D'))print(ts.groupby(offset.rollforward).mean())#计算每个月的平均值# 2000-01-31 -0.075914# 2000-02-29 -0.641551# 2000-03-31 0.349022# dtype: float64#一个简单便捷的方法是 使用resampleprint(ts.resample('M').mean())# 2000-01...
Return a fixed frequency DatetimeIndex. start:表示起始 end:表示结尾 periods:表示时间段 freq:表示有倍数的频率字符串,e.g. '5H'. pd.date_range("2021-8-8",periods=8)# 表示从2021-8-8开始到现在日期的8个时间 输出结果: DatetimeIndex(['2021-08-08','2021-08-09','2021-08-10','2021-08-...
在这些示例中,一个值得注意的子类是VariableOffsetWindowIndexer,它允许在非固定偏移(如BusinessDay)上进行滚动操作。 In [48]: from pandas.api.indexers import VariableOffsetWindowIndexerIn [49]: df = pd.DataFrame(range(10), index=pd.date_range("2020", periods=10))In [50]: offset = pd.offsets...
for fixed windows. 定义区间的开闭,曾经支持int类型的window,新版本已经不支持了。对于offset类型默认是左开右闭的即默认为right。可以根据情况指定为left both等。 axis : int or string, default 0 方向(轴),一般都是0。 1. 2. 3. 4. 5.
返回符合指定频率的新索引的原始数据。resample如果需要一个操作(如摘要)来表示新频率的数据,则更合适。 参数: freq:DateOffset对象或字符串 方法: {'backfill'/'bfill','pad'/'ffill'}, 默认None 用于填充重建索引Series中的孔的方法 (请注意,这不会填充已存在的NaN): ...