首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何只选择pandas DataFrame时间窗口中的最新值?

在pandas中,可以使用rolling方法来创建时间窗口,并使用max方法获取窗口中的最新值。

具体步骤如下:

  1. 首先,确保你已经导入了pandas库:import pandas as pd
  2. 创建一个DataFrame对象,假设为df,包含时间列和其他需要处理的列。
  3. 将时间列设置为索引列,以便能够按时间进行滚动操作:df.set_index('时间列', inplace=True)
  4. 使用rolling方法创建时间窗口,并使用max方法获取窗口中的最新值:df'最新值' = df'需要处理的列'.rolling('时间窗口大小').max()

其中,'时间列'是你DataFrame中的时间列的名称,'需要处理的列'是你想要获取最新值的列的名称,'时间窗口大小'是你想要设置的时间窗口的大小,可以是分钟、小时、天等。

举例来说,如果你想要获取每小时的最新值,可以使用以下代码:

df'最新值' = df'需要处理的列'.rolling('1H').max()

这样,你就可以得到一个新的列'最新值',其中包含了每个时间窗口中的最新值。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云数据库TDSQL、腾讯云数据仓库CDW、腾讯云数据万象CI、腾讯云弹性MapReduce EMR、腾讯云云服务器CVM等。

更多关于pandas的详细信息和使用方法,你可以参考腾讯云文档中的介绍:pandas使用文档

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python时间序列处理神器:Rolling 对象,3分钟入门 | 原创

第三期:文末留言送书 Window Rolling 对象在处理时间序列数据时,应用广泛,在Python中Pandas包实现了对这类数据处理。...取值为int 时,每一个窗口宽度是固定。 如果window 取值为offset,则表示每个窗口时间周期,此时每个窗口宽度随着窗口内观测变化。...内要求有(非NaN)观测个数. 如果是取值为offset window,min_periods默认为1,否则min_periods 默认为窗口宽度。...on : str 类型, 可选项 对于DataFrame来说,设置时间类型列来计算rolling 窗口, 而不是基于DataFrame index....,默认包括右端点,比如09:00:05秒时,时间取值:(01, 05],求和为3.

7.7K30

图解pandas窗口函数rolling

公众号:尤而小屋作者:Peter编辑:Peter大家好,我是Peter~图解pandas窗口函数rolling在我们处理数据,尤其是和时间相关数据中,经常会听到移动窗口、滑动窗口或者移动平均、窗口大小等相关概念...今天给大家介绍一个pandas中常用来处理滑动窗口函数:rolling。这个函数极其重要,希望你花时间看完文章和整个图解过程。...如果使用int,数值表示计算统计量观测数量即向前几个数据。如果是offset类型,表示时间窗口大小min_periods:每个窗口内最少包含观测数量,如果小于这个窗口,则结果为NA。...截取各种函数。字符串类型,默认为None。on:可选参数;对于dataframe而言,指定要计算滚动窗口列,可以是dataframe列名。...:图片图片在这里需要注意是:pandas或者numpy中np.nan空与其他数值相乘或者相加都是nan:图片参数min_periods如何理解参数min_periods?

2.8K30
  • 超级攻略!PandasNumPyMatrix用于金融数据准备

    处理金融数据是量化分析基础,当然方法都是通用,换做其他数据也同样适用。本文回顾数据分析常用模块Pandas和NumPy,回顾DataFrame、array、matrix 基本操作。...表示时间大小,注意有两种形式(int or offset)。如果使用int,则数值表示计算统计量观测数量即向前几个数据。 如果是offset类型,表示时间大小。...布尔型,默认False,居右 win_type: 窗口类型。截取各种函数。字符串类型,默认为None。各种类型 on: 可选参数。对于dataframe而言,指定要计算滚动窗口列。为列名。...optional 跨度,根据跨度指定衰减, , halflife float, str, timedelta, optional 半衰期,根据半衰期指定衰减, 如果times指定,则观察衰减到其一半时间单位...alpha float, optional 直接地指定平滑系数 , min_periods int, default 0 窗口中具有最小观察数(否则结果为NA)。

    7.2K30

    技术解析:如何获取全球疫情历史数据并处理

    二、数据处理 首先将存储在字典里面的数据保存到dataframe中,使用pandas里面的pd.DataFrame()当传进去一个字典形式数据之后可以转换为dataframe⬇️ ?...',inplace=True) 代码中subset对应是列名,表示考虑这两列,将这两列对应相同行进行去重。...inplace=True表示直接在原来DataFrame上删除重复项,而默认False表示生成一个副本 于是我们我们需要根据时间进行去重,也就是每天每个国家保留一条数据,首先把所有时间取出来 ?...然后根据时间进行去重,也就是每天保留一条最新数据 ? 这样就完成了去重,我们将数据保存为Excel看看。...虽然已经成功提取到了数据但是依旧有一个问题,并不是每天数据都是完整,在疫情刚开始时候,很多大洲并没有数据,这会导致绘图时不便,而在之前缺失处理文章中我们已经详细讲解了如何处理缺失

    1.6K10

    pandas中read_csv、rolling、expanding用法详解

    如下所示: import pandas as pd from pandas import DataFrame series = pd.read_csv('daily-min-temperatures.csv...加入rolling使用时间后及具体原理 ser_data.rolling(3).mean() ?...min_periods用法 如上图所示,当窗口开始滑动时,第一个时间点和第二个时间时间为空,这是因为这里窗口长度为3,他们前面的数都不够3,所以到2019-01-18时,他数据就是2019-01-...答案是肯定,这里我们可以通过min_periods参数控制,表示窗口最少包含观测,小于这个窗口长度显示为空,等于和大于时有,如下所示: 表示窗口最少包含观测为1 ser_data.rolling...expanding可去除NaN 以上这篇pandas中read_csv、rolling、expanding用法详解就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

    1.3K20

    超级攻略!PandasNumPyMatrix用于金融数据准备

    表示时间大小,注意有两种形式(int or offset)。如果使用int,则数值表示计算统计量观测数量即向前几个数据。 如果是offset类型,表示时间大小。...布尔型,默认False,居右 win_type: 窗口类型。截取各种函数。字符串类型,默认为None。各种类型 on: 可选参数。对于dataframe而言,指定要计算滚动窗口列。为列名。...float, str, timedelta, optional 半衰期,根据半衰期指定衰减, α=1−\exp(−\ln(2)/halflife),halflife > 0 如果times指定,则观察衰减到其一半时间单位...alpha float, optional 直接地指定平滑系数 \alpha 0<\alpha \le1 min_periods int, default 0 窗口中具有最小观察数(否则结果为...>>> new_df[new_df.columns[1:5]] 选择多个行 >>> new_df[1:4] 创建Dataframe >>> stock_df = pd.DataFrame([[

    5.7K10

    玩转Pandas,让数据处理更easy系列5

    Pandas主要两个数据结构: Series(一维)和DataFrame(二维), 系统地介绍了创建,索引,增删改查Series, DataFrame等常用操作接口, 总结了Series如何装载到DataFrame...02 Pandas核心应用场景 按照使用逻辑,盘点Pandas主要可以做事情: 能将Python, Numpy数据结构灵活地转换为PandasDataFrame结构(玩转Pandas,让数据处理更...强大而灵活分组功能,在数据集上实现分-应用-合操作,达到整合和改变数据形状目的。 时间序列处理功能,生成 data range,移动时间时间移动和lagging等。...用指定填充NaNDataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace...以上总结了DataFrame在处理空缺常用操作,及连接多个DataFrameconcat操作。 小编对所推文章分类整理,欢迎后台回复数字,查找感兴趣文章: 1. 排序算法 2.

    1.9K20

    玩转Pandas,让数据处理更easy系列4

    (一维)和DataFrame(二维),系统地介绍了创建,索引,增删改查Series, DataFrame等常用操作接口,总结了Series如何装载到DataFrame中,以及一个实际应用多个DataFrame...02 Pandas核心应用场景 按照使用逻辑,盘点Pandas主要可以做事情: 能将Python, Numpy数据结构灵活地转换为PandasDataFrame结构(玩转Pandas,让数据处理更...强大而灵活分组功能,在数据集上实现分-应用-合操作,达到整合和改变数据形状目的。 时间序列处理功能,生成 data range,移动时间时间移动和lagging等。...4.2 sort Pandas排序操作提供了2个主要API,分别按照排序和索引排序。...排序接口: DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position

    1.1K31

    Pandas 学习手册中文第二版:11~15

    为此,您可以为轴每个执行选择,但这是重复代码,并且在不更改代码情况下无法处理将新插入DataFrame情况。 更好表示方式是,列代表唯一变量值。...然后,我们研究了如何沿行轴和列轴连接多个DataFrame对象。 由此,我们随后研究了如何基于多个DataFrame对象中,使用 Pandas 执行类似于数据库连接和数据合并。...().min() 窗口中最小 .rolling().max() 窗口中最大 .rolling().cov() 窗口中协方差 .rolling().quantile() 窗口中百分比/样本分位数...用户函数在窗口中应用 .rolling().count() 窗口中非NaN数量 .rolling().skew() 窗口中偏度 .rolling().kurt() 窗口中峰度 作为一个实际示例...提供函数将在窗口中传递数组,并且应返回一个。 然后,Pandas 会将每个窗口结果组合成一个时间序列。

    3.4K20

    使用TabPy将时间序列预测与Tableau进行集成

    我们将使用jupyter notebook 来构建我们python代码,然后转移到Tableau。 本文旨在演示如何将模型与Tableau分析扩展集成,并使其无缝使用。 为什么Tableau?...我们保留date和sales列,以便构建时间序列对象。下面的代码将销售数字按升序排序,并按月汇总数据。...Tableau有内置分析扩展,允许与其他平台集成。 ? 在本例中,我们选择TabPy。 ? 您可以在上面描述弹出窗口中测试Tableau中连接。...你可以选择在Tableau中创建一个参数来在模型之间切换。 需要注意一个关键点是,我们需要适应Tableau中预测周期(在我们例子中以月为单位),以便为TabPy返回腾出空间。...此外,我们选择“显示缺失”为我们日期字段。 ? 由于我们延长了日期范围,最后日期和销售数字将被推到新预测结束日期。

    2.2K20

    读完本文,轻松玩转数据处理利器Pandas 1.0

    最新发布 Pandas 版本包含许多优秀功能,如更好地自动汇总数据帧、更多输出格式、新数据类型,甚至还有新文档站点。...新数据类型:布尔和字符串 Pandas 1.0 还实验性地引入了新数据类型:布尔和字符串。 由于这些改变是实验性,因此数据类型 API 可能会有轻微变动,所以用户在使用时务必谨慎操作。...Dtype 列是如何反映新数据类型 string 和 bool 。...字符串数据类型最大用处是,你可以从数据帧中选择字符串列,这样就可以更快地分析数据集中文本。...另一个最常用变动出现在 DataFrame.hist() 和 Series.his() 中。现在 figsize 没有默认,要想指定绘图大小,需要输入元组。

    3.5K10

    解决TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument ‘parse_cols or ‘she

    bashCopy codepip show pandas确保安装版本是最新版本,如果不是最新版本,我们可以使用以下命令来更新​​pandas​​:bashCopy codepip install --...通过设置​​usecols​​参数为包含需要列名列表,我们选择了姓名和年龄两列。然后,我们对选定年龄列进行了一些处理,例如加1操作。最后,我们打印出处理后结果。...以下是Pandas一些主要特性:数据结构:Pandas提供了两种主要数据结构,即​​Series​​和​​DataFrame​​。​​...数据清洗:Pandas提供了丰富功能来处理数据中缺失、重复和异常值。通过使用Pandas函数和方法,可以轻松地删除缺失、去除重复、填充缺失等。...数据分析:Pandas提供了丰富统计和分析方法,如描述性统计、聚合操作、透视表和时间序列分析等。这些方法可以帮助用户更好地了解和分析数据。

    1K50

    读完本文,轻松玩转数据处理利器Pandas 1.0

    最新发布 Pandas 版本包含许多优秀功能,如更好地自动汇总数据帧、更多输出格式、新数据类型,甚至还有新文档站点。...新数据类型:布尔和字符串 Pandas 1.0 还实验性地引入了新数据类型:布尔和字符串。 由于这些改变是实验性,因此数据类型 API 可能会有轻微变动,所以用户在使用时务必谨慎操作。...Dtype 列是如何反映新数据类型 string 和 bool 。...字符串数据类型最大用处是,你可以从数据帧中选择字符串列,这样就可以更快地分析数据集中文本。...另一个最常用变动出现在 DataFrame.hist() 和 Series.his() 中。现在 figsize 没有默认,要想指定绘图大小,需要输入元组。

    2.3K20

    玩转Pandas,让数据处理更easy系列6

    ,让数据处理更easy系列5 实践告诉我们Pandas主要类DataFrame是一个二维结合数组和字典结构,因此对行、列而言,通过标签这个字典key,获取对应行、列,而不同于Python,...02 Pandas能做什么 Pandas主要能做10件事,现在已经推送了其中大部分,尽管有些点没有深入展开: 能将Python, Numpy数据结构灵活地转换为PandasDataFrame结构(玩转...Pandas,让数据处理更easy系列1; 玩转Pandas,让数据处理更easy系列2) DataFrame可以方便地实现增加和删除行、列 ( 玩转Pandas,让数据处理更easy系列2) 智能地带标签切片...时间序列处理功能,生成 data range,移动时间时间移动和lagging等。 目前还没谈到,并且还经常用到就是9和10了,接下来分别探讨这两个事。...分和合按照字面理解就可,但是“治”又是怎么理解,进一步将治分为3件事: 聚合操作,比如统计每组个数,总和,平均值 转换操作,对每个组进行标准化,依据其他组队个别组NaN填充 过滤操作,忽略一些组

    2.7K20

    pandas入门教程

    入门介绍 pandas适合于许多不同类型数据,包括: 具有异构类型列表格数据,例如SQL表格或Excel数据 有序和无序(不一定是固定频率)时间序列数据。...关于如何获取pandas请参阅官网上说明:pandas Installation。 通常情况下,我们可以通过pip来执行安装: ? 或者通过conda 来安装pandas: ?...目前(2018年2月)pandas最新版本是v0.22.0(发布时间:2017年12月29日)。...我们也可以选择抛弃整列都是无效那一列: ? 注:axis=1表示列轴。how可以取值'any'或者'all',默认是前者。 这行代码输出如下: ?...结束语 本文是pandas入门教程,因此我们介绍了最基本操作。更深入内容,以后有机会我们再来一起学习。 读者也可以根据下面的链接获取更多知识。

    2.2K20

    数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式,长文建议收藏

    PyCon 2019,Pandas 数据科学最佳实践 本文基于 Kevin 于 2019 年 7 月推出最新视频教程,汇总了他 5 年来最喜欢 25 个 pandas 操作技巧,希望大家喜欢。...操控缺失 把字符串分割为多列 把 Series 里列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...第一步是只读取切实所需列,这里需要指定 usecols 参数。 ? 选择两列以后,DataFrame 对内存占用减少到 13.7 KB。...通过赋值语句,把这两列添加到原 DataFrame。 ? 如果想分割字符串,但只想保留分割结果一列,该怎么操作? ? 要是只想保留城市列,可以选择把城市加到 DataFrame 里。 ?...这个结果集显示数据很多,但不一定都是你需要,可能只需要其中几行。 ? 还可以选择部分列。 ? 21.

    7.1K20

    pandas越来越难学,只能自己找趣味了,你该这么学,No.11

    最新0.24版本pandas里面 看,写就写最新 增加了一个方法 MultiIndex.from_frame MultiIndex.from_frame(df, sortorder=None...可以用 小注意 所有的MultiIndex构造函数都接收一个names参数,该参数存储index自己名称,如果没有传递,默认为None 索引可以设置在pandas对象任意轴上 这种情况,直接抛栗子就好了...(data,index=['A','B'],columns=index[:4]) print(df) 直接使用index切片,选择索引数量 好了,多层索引先写到这里啦 明天继续,彩蛋时间 欢迎关注公众号哦...今天必须要黑一个网站了 这个网站叫做博x园 发文章逻辑是这样 发布时候 用户可以自己选择是否上传首页 看好,自己选择 然后,管理员在把“不好”删掉 用什么定义不好呢?...这要看“权限狗们”如何看待了 重点来了,画重点 它不但删你文章,还封禁你推送功能 一句话,你随便发,我随便封 rubbish 以后如果测试压力代码,全部往垃圾园扔 个人牢骚,不接受反驳

    74920

    玩转Pandas,让数据处理更easy系列1

    1Series对象介绍 Series 是pandas两大数据结构中(DataFrame,Series)一种,我们先从Series定义说起,Series是一种类似于一维数组对象,它由一组数据(各种NumPy...2) values: 保存NumPy数组。 了解Series这种数据结构,对于接下来使用Series至关重要。...2.3.2 删除 如何删除series一个元素呢,调用drop,接口中传入一个索引标签。 s3.drop('A') ? 删除后如果再想恢复怎么办呢?...3DataFrame DataFramepandas两个重要数据结构另一个,可以看做是Series容器,看早一个DataFrame实例方法也很简单: pd_data = pd.DataFrame...既然DataFrame和Series如此紧密,那么它们之间又是如何通信呢? 下面看下如何将一个Series转载到一个DataFrame实例中。

    1.1K21
    领券