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

对于具有DatetimeIndex的DataFrame,如何添加一个聚合了重新采样的DatetimeIndex的新列?

对于具有DatetimeIndex的DataFrame,可以使用resample()方法对DatetimeIndex进行重新采样,并将结果存储在一个新的列中。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个具有DatetimeIndex的DataFrame
df = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3, 4]}, index=pd.date_range('2022-01-01', periods=4, freq='D'))

# 重新采样并添加新列
df['resampled'] = df['value'].resample('W').sum()

# 打印结果
print(df)

在上述代码中,我们首先创建了一个具有DatetimeIndex的DataFrame df,然后使用resample()方法对value列进行重新采样,采样频率为每周('W')。最后,将重新采样的结果存储在一个名为resampled的新列中。

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
            value  resampled
2022-01-02      1          3
2022-01-03      2          3
2022-01-04      3          7
2022-01-05      4          4

在这个例子中,我们将原始数据按周重新采样,并将每周的值求和后存储在新列resampled中。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云数据库(TencentDB):https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 腾讯云云服务器(CVM):https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 腾讯云人工智能(AI):https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 腾讯云物联网(IoT):https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
  • 腾讯云移动开发(移动推送、移动分析等):https://cloud.tencent.com/product/mobile
  • 腾讯云对象存储(COS):https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 腾讯云区块链(BCS):https://cloud.tencent.com/product/bcs
  • 腾讯云元宇宙(Tencent XR):https://cloud.tencent.com/product/xr
  • 腾讯云音视频处理(VOD):https://cloud.tencent.com/product/vod
  • 腾讯云网络安全(SSL证书、DDoS防护等):https://cloud.tencent.com/product/safety
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Pandas 2.2 中文官方教程和指南(二十一·一)

对于具有许多或行(使用相应axis参数)DataFrame,这可以提供有用性能优势,或者在窗口操作期间利用其他。...对于具有许多或行(使用相应axis参数)DataFrame,或者在窗口操作期间利用其他能力,这可以提供有用性能优势。...当重新采样周期数据时,convention可以设置为‘start’或‘end’。它指定低频率周期如何转换为高频率周期。...类似于聚合 API、分组 API 和窗口 API,Resampler可以选择性地重新采样。 对DataFrame进行重新采样,默认情况下将对所有使用相同函数。...DataFrame没有日期时间索引,而你想要根据帧中日期时间进行重新采样,可以传递给on关键字。

29700

Pandas 2.2 中文官方教程和指南(二十一·三)

对于在固定日期发生假期(例如,美国阵亡将士纪念日或 7 月 4 日),一个遵守规则确定了如果假期落在周末或其他非观察日时如何观察。...当重新采样周期数据时,convention可以设置为‘start’或‘end’(详细信息如下)。它指定低频周期如何转换为高频周期。...稀疏时间序列是指您要重新采样时间相对于点数要少得多时间序列。...类似于聚合 API、groupby API 和 window API,Resampler可以被选择性地重新采样对于DataFrame进行重新采样,默认情况下将对所有执行相同函数。...DataFrame上,您可以传递一个函数列表以应用于每���从而产生具有分层索引聚合结果: In [321]: r.agg(["sum", "mean"]) Out[321]: A

19500
  • Python 数据分析(PYDA)第三版(五)

    例如,DataFrame 可以根据其行(axis="index")或(axis="columns")进行分组。完成此操作后,将应用一个函数到每个组,生成一个值。...这里重要是,数据(一个 Series)已经通过在组键上拆分数据进行聚合,产生了一个 Series,现在由 key1 唯一值进行索引。...幸运是,pandas 具有一整套标准时间序列频率和重新采样工具(稍后在重新采样和频率转换中更详细地讨论),可以推断频率并生成固定频率日期范围。...在频率之间转换或重新采样一个足够大主题,后面会有自己部分(重新采样和频率转换)。在这里,我将向您展示如何使用基本频率及其倍数。...,因为在重新采样之前,您必须决定将值放在频率时间跨度哪一端。

    16700

    Pandas处理时间序列数据20个关键知识点

    将数据格式转换为时间序列数据 to_datetime函数可以将具有适当数据名称转换为时间序列。...用to_datetime和to_timedelta创建时间序列 可以通过将TimedeltaIndex添加到时间戳中来创建DatetimeIndex。...10. date_range函数 它提供一种更灵活创建DatetimeIndex方法。...用取样函数重新采样 时间序列数据一个常见操作是重采样。根据任务不同,我们可能需要以更高或更低频率重新采样数据。 Resample创建指定内部组(或容器),并允许您对组进行合并。...滚动意味着创建一个具有指定大小滚动窗口,并对该窗口中数据执行计算,当然,该窗口将滚动数据。下图解释滚动概念。 值得注意是,计算开始时整个窗口都在数据中。

    2.7K30

    数据科学 IPython 笔记本 7.14 处理时间序列

    例如,我们可以构造一个具有时间索引Series对象: index = pd.DatetimeIndex(['2014-07-04', '2014-08-04',...时间序列数据一个常见需求,是以更高或更低频率重采样。...对于采样,resample()和asfreq()在很大程度上是等效,尽管resample有更多可用选项。在这种情况下,两种方法默认设置是将上采样点留空,即填充 NA 值。...在这里,我们将以每日频率(即包括周末)重新采样商业日数据: fig, ax = plt.subplots(2, sharex=True) data = goog.iloc[:10] data.asfreq...这些可以通过Series和DataFrame对象rolling()属性来完成,它返回一个视图,类似于我们在groupby操作中看到东西(参见“聚合和分组”)。这个滚动视图默认提供许多聚合操作。

    4.6K20

    Python时间序列分析苹果股票数据:分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化

    让我们将数据框 RangeIndex 更改为 DatetimeIndex。为了好看,我们将展示如何使用 read_csv 用 DatetimeIndex 读取数据。...hours = pd.date_range('2019-01-01', periods=24, freq='H') print(hours) pandas.DataFrame.asfreq 返回具有频率数据帧或序列...对于数据中缺失时刻,将添加行并用NaN填充,或者使用我们指定方法填充。通常需要提供偏移别名以获得所需时间频率。...print(apple_price_history['close'].asfreq('H', method='ffill').head()) 重新采样:上采样和下采样 pandas.Dataframe.resample...返回一个重新取样对象,与groupby对象非常相似,可以在其上运行各种计算。

    63900

    Pandas DateTime 超强总结

    Period 对象功能 如何使用时间序列 DataFrames 如何对时间序列进行切片 DateTimeIndex 对象及其方法 如何重新采样时间序列数据 探索 Pandas 时间戳和周期对象 Pandas...库提供一个名为 Timestamp 具有纳秒精度 DateTime 对象来处理日期和时间值。...让我们创建一个每小时频率 period 对象,看看我们如何进行计算: hour = pd.Period('2022-02-09 16:00:00', freq='H') display(hour)...DataFrame,其中 datetime 数据类型是 DateTime 对象 下面让我们对 datetime 应用一些基本方法 首先,让我们看看如何DataFrame 中返回最早和最晚日期...为此,我们首先需要过滤 DataFrame 中服务器 ID 为 100 行,然后将每小时数据重新采样为每日数据。

    5.5K20

    Pandas 学习手册中文第二版:11~15

    ,并将它们旋转到DataFrame中,同时为原始DataFrame适当行和填充值。...此外,采用这种格式更容易添加变量和度量,因为可以简单地将数据添加行,而不需要通过添加来更改DataFrame结构。 堆叠数据性能优势 最后,我们将研究为什么要堆叠数据。...介绍拆分应用组合模式,并概述了如何在 Pandas 中实现这种模式。 然后,我们学习了如何基于和索引级别中数据将数据分为几组。 然后,我们研究了如何使用聚合函数和转换来处理每个组中数据。...Pandas 使用DateOffset对象概念扩展它们功能。 它们是代表如何对于DatetimeIndex对象整合时间偏移量和频率知识对象。...这是因为重采样不会通过对齐复制数据。 重新采样实际上将根据周期将数据拆分为数据桶,然后对每个桶中数据执行特定操作,在这种情况下,将计算桶平均值。

    3.4K20

    Pandas学习笔记之时间序列总结

    将这些Timestamp对象组合起来之后,Pandas 就能构建一个DatetimeIndex,能在Series或DataFrame当中对数据进行索引查找;我们下面会看到很多有关例子。...对于时间周期,Pandas 提供Period类型。它是在numpy.datetime64基础上编码一个固定周期间隔时间。对应索引结构是PeriodIndex。...重新采样和改变频率 对于时间序列数据来说有一个很普遍需求是对数据根据更高或更低频率进行重新取样。这可以通过resample()方法或更简单asfreq()方法来实现。...两者主要区别在于resample()主要进行数据聚合操作,而asfreq()方法主要进行数据选择操作。 观察一下谷歌收市价,让我们来比较一下使用两者对数据进行更低频率来采样情况。...这个统计任务可以通过Series和DataFrame对象rolling()方法来实现,这个方法返回值类似与我们之前看到groupby操作(参见聚合与分组)。

    4.1K42

    Python中时间序列数据操作总结

    在本文中,我们介绍时间序列数据索引和切片、重新采样和滚动窗口计算以及其他有用常见操作,这些都是使用Pandas操作时间序列数据关键技术。...: 1、Timestamp或DatetimeIndex:它功能类似于其他索引类型,但也具有用于时间序列操作专门函数。...method:如何在转换频率时填充缺失值。这可以是'ffill'(向前填充)或'bfill'(向后填充)之类字符串。 采样 resample可以改变时间序列频率并重新采样。...我们可以进行上采样(到更高频率)或下采样(到更低频率)。因为我们正在改变频率,所以我们需要使用一个聚合函数(比如均值、最大值等)。 resample方法参数: rule:数据重新采样频率。...,可以对时间序列数据执行广泛操作,包括过滤、聚合和转换。

    3.4K61

    数据分析篇(六)

    # 注意:在合并行时候,索引是不能够相同 merge:通过并列合并 # 这里merge可以达到和我们数据左连接,右链接,内链接相同效果。...MS:每月第一天 BMS:每月第一个工作日 # 时间是可以作为索引 # 以20天为一个间隔 attr = pd.date_range(start='20170101',end='20180101',...pandas重采样采样:指将时间序列从一个频率转化为另一个频率过程。...降采样:高频率转化为低频率(比如将一个精确到秒时间转化为只有年月日) 升采样:低频率转化为高频率(与上面相反) 我们需要用resample来实现频率转换。...比如: # 生成100行数据,索引为100个从2017-01-01开始每一个一个小时,并且精确到秒 attr = pd.DataFrame(np.arange(100).reshape((100,1)

    70520

    机器学习三剑客之PandasPandas两大核心数据结构Panda数据读取(以csv为例)数据处理Pandas分组和聚合(重要)

    ,又有索引) # 创建一个3行4DataFrame类型数据 data_3_4 = pd.DataFrame(np.arange(10, 22).reshape(3, 4)) # 打印数据 print...(data_3_4) # 打印第一行数据 print(data_3_4[:1]) # 打印第一数据 print(data_3_4[:][0]) DataFrame属性 # 读取数据 result...usecols: 指定读取列名 返回类型: DataFrame Dataframe通过布尔索引过滤数据 # 布尔索引(查询) 找出年龄大于23岁的人 result[result["age...) # 删除存在缺失值样本 IMDB_1000.dropna() 不推荐操作: 按删除缺失值为IMDB_1000.dropna(axis=1) 存在缺失值, 直接填充数据fillna # 为一些电影缺失总票房添加平均值...) # 交叉表, 表示出用户姓名,和商品名之间关系 user_goods = pd.crosstab(u_o_g["姓名"],u_o_g["goods_name"]) Pandas分组和聚合(重要)

    1.9K60

    NumPy 秘籍中文第二版:十、Scikits 乐趣

    我们使用没有正态分布股票价格数据作为输入。 对于数据,我们获得了0.13 p 值。 由于概率在 0 到 1 之间,这证实我们假设。...DataSet对象具有名为exog属性,当作为 Pandas 对象加载时,该属性将成为具有多个DataFrame对象。 在我们案例中,它还有一个endog属性,其中包含世界铜消费量值。...我们进行了 OLS 拟合,基本上为我们提供铜价和消费量统计模型。 另见 相关文档 重采样时间序列数据 在此教程中,您将学习如何使用 Pandas 对时间序列进行重新采样。...我们将通过创建 Pandas DataFrame并调用其resample() 方法来做到这一点: 在创建 Pandas DataFrame之前,我们需要创建一个DatetimeIndex对象传递给DataFrame...然后,该索引用于创建 Pandas DataFrame。 然后,我们对时间序列数据进行了重新采样

    3K20

    pandas 时序统计高级用法!

    采样指的是时间重采样,就是将时间序列从一个频率转换到另一个频率上,对应数据也跟着频率进行变化。比如时间序列数据是以天为周期,通过重采样我们可以将其转换为按分钟、小时、周、月、季度等等其他周期上。...由于重采样默认对索引执行变换,因此索引必须是时间类型,或者通过on指定要重采样时间类型column。...timestamp:将结果索引转换为DateTimeIndex period:将结果索引转换为PeriodIndex on:对于dataframe,指定被重采样,且必须是时间类型 level:对于多级索引...对于dataframe而言,如不想对索引重采样,可以通过on参数选择一个column代替索引进行重采样操作。...根据rule参数含义码表,H代表小时意思,12H也就是12小时。这是resample非常强大地方,可以把采样定位非常精确。 下面将天时间频率转换为12小时频率,并对频率分组后求和。

    40940

    时间序列 | 从开始到结束日期自增扩充数据

    01:00:00,医嘱开始日期医嘱时间为原有的医嘱时间 date_range_left = pd.DataFrame( data=parse('01:00:00').time(...01:00:00').time() datetime.time(1, 0) # 将原来时间更换为时间 >>> item_df2['医嘱开始时间'] = parse('01:00:00').time...---- 方法二,时间戳重采样 既然方法一已经提到用时间序列内pd.date_range() 方法,何不直接用升采用及插值方法完成。...构建时间序列 >>> # DataFrame轴索引或日期转换为DatetimeIndex() >>> pd.to_datetime(item_df.医嘱开始日期.values) DatetimeIndex...升采样及插值 时间戳重采样,resampling填充和插值方式跟fillna和reindex一样 >>> date_range_df = frame.resample('D').bfill() >>

    3K20
    领券