Pandas Groupby中具有freq='W-MON‘的线性回归
Pandas Groupby中具有freq='W-MON‘的线性回归
提问于 2019-05-29 01:28:18
我有超过一年的数据。我感兴趣的是按周对数据进行分组，并按周获得两个变量的斜率。下面是数据的样子：
Date | Total_Sales| Products
2015-12-30 07:42:50| 2900 | 24
2015-12-30 09:10:10| 3400 | 20
2016-02-07 07:07:07| 5400 | 25
2016-02-07 07:08:08| 1000 | 64因此，理想情况下，我希望对这些数据的每个星期的total_sales和产品执行线性回归，并记录斜率。当每周都在数据中表示时，这是有效的，但当数据中有几周跳过时，我就会遇到问题。我知道我可以通过将日期转换为周数字来做到这一点，但我觉得结果会出现偏差，因为有超过一年的数据。
以下是我到目前为止拥有的代码：
df['Date']=pd.to_datetime(vals['EventDate']) - pd.to_timedelta(7,unit='d')
df.groupby(pd.Grouper(key='Week', freq='W-MON')).apply(lambda v: linregress(v.Total_Sales, v.Products)[0]).reset_index()但是，我得到以下错误：
ValueError: Inputs must not be empty.我希望输出如下所示：
Date | Slope
2015-12-28 | -0.008
2016-02-01 | -0.008回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-05-29 03:29:35
我认为这是因为python不能正确地分组，也不能将日期时间识别为键，因为日期列也有不同的时间戳。
试试下面这个对我有效的code.It：
df['Date']=pd.to_datetime(df['Date']) #### Converts Date column to Python Datetime
df['daysoffset'] = df['Date'].apply(lambda x: x.weekday())
#### Return the day of the week as an integer, where Monday is 0 and Sunday is 6.
df['week_start'] = df.apply(lambda x: x['Date'].date()-timedelta(days=x['daysoffset']), axis=1)
#### x.['Date'].date() removes timestamp and considers only Date
#### the line assigns date corresponding to last Monday to column 'week_start'.
df.groupby('week_start').apply(lambda v: stats.linregress(v.Total_Sales,v.Products)
[0]).reset_index()页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56347360
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