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:
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:
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。
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