日期处理相关内容之前pandas基础系列中有一篇专门介绍过,本篇补充两个常用的技巧。

1. 多列合并为日期

当收集来的数据中,年月日等信息分散在多个列时,往往需要先合并成日期类型,然后才能做分析处理。
合并多列转换为日期类型,可以直接用 to_datetime函数来处理:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
{
"year": ["2021", "2021",
"2022", "2022", "2022"],
"month": ["1", "3", "4", "4", "6"],
"day": ["10", "20", "4", "4", "1"],
"value": [1, 2, 3, 4, 5],
}
) df["date"] = pd.to_datetime(
df[["year", "month", "day"]]
)
df = df.drop(
columns=["year", "month", "day"]
)
df

2. 基于日期的聚合统计

之所以要把列类型转换为日期类型,是因为pandas提供了针对日期类型的非常便利的聚合统计方法。
比如如下连续的日期数据:

df = pd.DataFrame(
{
"year": ["2022", "2022", "2023",
"2023", "2023"],
"month": ["12", "12", "1", "1", "1"],
"day": ["30", "31", "1", "1", "2"],
"value": [1, 2, 3, 4, 5],
}
)
df["date"] = pd.to_datetime(
df[["year", "month", "day"]]
)
df = df.drop(
columns=["year", "month", "day"]
)
df = df.loc[:, ::-1]
df


这里用了之前介绍过的一个小技巧 df.loc[:, ::-1],把date列放在value列之前,对数据处理没有什么影响,只是为了看数据的习惯。

得到转换好的数据之后,可以通过resample函数来聚合统计。
resamplepandas提供的专门用于时间序列数据的聚合统计的。

2.1. 按年统计

ysum = df.resample("Y", on="date").value.sum()
ymean = df.resample("Y", on="date").value.mean() stat = pd.DataFrame({
"sum": ysum,
"mean": ymean,
})
stat


示例数据只有两年的,统计后显示的是日期是年末最后一天。
这里为了演示只统计了合计值平均值,实际可以根据情况统计需要的值。

2.2. 按月统计

msum =	df.resample("M", on="date").value.sum()
mmean = df.resample("M", on="date").value.mean()
stat = pd.DataFrame({
"sum": msum,
"mean": mmean,
})
stat


统计后显示的日期是每个月月末的日期。

2.3. 按日统计

dsum = df.resample("D", on="date").value.sum()
dmean = df.resample("D", on="date").value.mean()
stat = pd.DataFrame({
"sum": dsum,
"mean": dmean,
})
stat


根据每天的日期统计。

2.4. 按季度统计

qsum = df.resample("Q", on="date").value.sum()
qmean = df.resample("Q", on="date").value.mean()
stat = pd.DataFrame({
"sum": qsum,
"mean": qmean,
})
stat


统计后显示的日期是每个季度的最后一天。

2.5. 按周统计

wsum = df.resample("W", on="date").value.sum()
wmean = df.resample("W", on="date").value.mean() stat = pd.DataFrame({
"sum": wsum,
"mean": wmean,
})
stat


统计后显示的日期是每个周的周日

2.6. 补充

resample函数支持的统计期间除了上面介绍的常用的季度等等,还有很多其他的期间,
具体参考:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timeseries.html#timeseries-offset-aliases

【pandas小技巧】--日期相关处理的更多相关文章

  1. pandas小技巧

    1. 删除列 import pandas as pd df.drop("Unnamed: 0", axis=1, inplace=True) 2. 转换列的格式 df[" ...

  2. Bootstrap 小技巧以及相关资源整理

    1, Bootstrap Bundle (http://bootstrapbundle.com/): 提供了15中不同的MVC  Bootstrap模板.[扩展和更新]中搜索“Bootstrap Bu ...

  3. pandas 小技巧

    1.找出某个字段包含某字符串的行: my_df[my_df['col_B'].str.contains('大连') > 0]或者 my_df[my_df['col_B'].apply(lambd ...

  4. JS、JQ相关小技巧积攒

    JS.JQ相关小技巧积攒,以备不时之需. 1.js 获取时间差:时间戳相减.new Date().getTime()  获得毫秒数,除以(1000*60*60*24) 获得天数. 2.重定向操作:页面 ...

  5. Pandas一些小技巧

    Pandas有一些不频繁使用容易忘记的小技巧 1.将不同Dataframe写在一个Excel的不同Sheet,或添加到已有Excel的不同Sheet(同名Sheet会覆盖) from pandas i ...

  6. 编写css相关注意事项以及小技巧

    一.小技巧 1.对于开始写网站css之前一般都要对css进行重置(养成写注释的习惯): ;;} body{font-size:16px;} img{border:none;} li{list-styl ...

  7. php composer 相关及版本约束等小技巧

    对于现代语言而言,包管理器基本上是标配.Java有Maven,Python有pip,Ruby有gem,Nodejs有npm.PHP的则是PEAR,不过PEAR坑不少: 依赖处理容易出问题 配置非常复杂 ...

  8. ios开发中的小技巧

    在这里总结一些iOS开发中的小技巧,能大大方便我们的开发,持续更新. UITableView的Group样式下顶部空白处理 //分组列表头部空白处理 UIView *view = [[UIViewal ...

  9. ( 译、持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(四)

    后续如有内容,本篇将会照常更新并排满15个知识点,以下是其他几篇译文的地址: 第一篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(一) 第二篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScr ...

  10. iOS小技巧总结,绝对有你想要的

    原文链接 在这里总结一些iOS开发中的小技巧,能大大方便我们的开发,持续更新. UITableView的Group样式下顶部空白处理 //分组列表头部空白处理 UIView *view = [[UIV ...

随机推荐

  1. 2023-05-01:给你一个整数 n , 请你在无限的整数序列 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, ...] 中找出并返回第 n 位上的数字。 1 <= n <=

    2023-05-01:给你一个整数 n , 请你在无限的整数序列 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, ...] 中找出并返回第 n 位上的数字. 1 <= n ...

  2. 2023-04-06:拥抱Golang,优化FFmpeg音频编码器,探究encode_audio.c的内部结构。

    2023-04-06:拥抱Golang,优化FFmpeg音频编码器,探究encode_audio.c的内部结构. 答案2023-04-06: 见moonfdd/ffmpeg-go库. 这段代码是一个示 ...

  3. 2022-10-04:以下go语言代码输出什么?A:{123} main.T{x:123} B:{123} T{x:123} C:boo boo D:boo main.T{x:123}。 packag

    2022-10-04:以下go语言代码输出什么?A:{123} main.T{x:123} B:{123} T{x:123} C:boo boo D:boo main.T{x:123}. packag ...

  4. OData WebAPI实践-与ABP vNext集成

    本文属于 OData 系列文章 ABP 是一个流行的 ASP. NET 开发框架,旧版的的 ABP 已经能够非常好的支持了 OData ,并提供了对应的 OData 包. ABP vNext 是一个重 ...

  5. ICLR 2017-RL2: Fast Reinforcement Learning via Slow Reinforcement Learning

    Key GRUs+TRPO+GAE 解决的主要问题 现有RL方法需要手动设置特定领域的算法 DRL学习的过程需要大量的试验牺牲了高样本复杂度(每个task需要数万次经验),相比人来说,这是由于缺乏先验 ...

  6. 逍遥自在学C语言 | 揭开while循环的神秘面纱

    前言 循环是一种重要的控制结构,可以使程序重复执行一段代码,直到满足特定条件为止. 在C语言中,while和do-while是两种常用的循环结构,本文将详细介绍这两种循环的用法. 一.人物简介 第一位 ...

  7. 【Python&GIS】判断图片中心点/经纬度点是否在某个面内

     Python的exifread库可以获取图片中的源数据信息,包括经纬度.相机厂商.曝光时间.焦距.拍摄时间.拍摄地点等等信息.我们可以通过exifread库从图片中获取图片的经纬度,再通过shape ...

  8. Scalpel:解构API复杂参数Fuzz的「手术刀」

    Scalpel简介 Scalpel是一款自动化Web/API漏洞Fuzz引擎,该工具采用被动扫描的方式,通过流量中解析Web/API参数结构,对参数编码进行自动识别与解码,并基于树结构灵活控制注入位点 ...

  9. 【C#/.NET】Dapper使用QueryMultipleAsync执行多条SQL

    ​  目录 背景 解决方案 总结 背景 对于查询数据列表的功能,需要分页已经查询总数.这里涉及两句SQL,一个是查询分页对应的数据,第二个是Count(*); 会导致部分重复代码和两次的数据库查询. ...

  10. JumpServer安装及应用

    jumpserver安装 安装所需软件包 [root@localhost ~]# yum -y update [root@localhost ~]# dnf install -y wget curl ...