如何使用pandas中的时序数据分组运算

发布网友发布时间：2024-10-03 04:47

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热心网友时间：2024-10-23 19:41

在处理pandas中的时间序列数据时，对数据进行按照不同时间粒度的分组和聚合操作至关重要。主要方法有resample()和groupby()配合Grouper()。

首先，resample()函数是pandas中的“重采样”工具，它能将高频数据转化为低频数据，如将每日数据汇总到每月。通过设置参数rule，如'M'代表每月最后一天，你可以方便地按照不同时间窗口规则操作。它还自动处理时间点的对齐和缺失值情况。

如果你想在其他列与时间列共同分组，Grouper()就派上用场。它接受freq参数来定义时间规则，并通过key指定时间列，能创建混合分组规则并应用于groupby()函数中。这样，你可以结合apply()和transform()等操作进行更复杂的分析。

无论你是对每个交易日的股票收盘价进行月度分析，还是需要混合使用多个列进行分组，pandas的这些功能都能让你高效处理时间序列数据的分组和聚合任务。