我必须在季节性的基础上执行一些数据分析。Date,Year,Month,Day,Day week,Hour,Holiday,Week Day,Impulse,Power (kW),Temperature (2017,2017,11,15,4,15,0,4,3905,2343,15.8
15/11/2017,20
浏览 6提问于2018-08-17得票数 1
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我正在尝试为仪表板上的热图生成数据。我需要按天对数据进行分组，即周一、周二等时，然后按时间间隔对数据进行分组。我可以按天对数据进行分组。但是时间间隔部分不起作用。我正在使用MongoDB。group: { count:
浏览 10提问于2020-07-09得票数 0
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我是一个BigQuery和SQL新手，一直在处理分组问题。在BigQuery中使用Standard，我想按X天对数据进行分组。a.html 2016-10-20 04:44:22 UTC我希望从给定的日期开始，以X天为间隔例如:我怎么能把它分成3天的间隔，我的第一次间隔是
浏览 2提问于2016-11-08得票数 3
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我想要的是能够对按任意时间范围分组的行进行计数，例如:按天、按小时、按20分钟间隔、按15秒等。
浏览 2提问于2015-03-09得票数 0
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data是一种熊猫数据格式，具有多属性条目的日期-时间索引。其中一个属性称为STATUS。我试图创建一幅按STATUS属性细分的每天条目数的图表。我第一次尝试使用pandas.plot： entries = data[data["STATUS"] == status]
entries.groupby(pandas.TimeGrouper("D")).si
浏览 1提问于2017-10-26得票数 0
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我正在尝试用Python绘制直方图的时间序列。。所以，基本上，我需要同样的东西，但我在R中真的很糟糕。在我的数据集中，通常每天有48个值。其中- 9999表示缺少的数据。对数据样本执行操作。我从读取数据和构造pandas DataFrame开始。import pandas as pd
df = pd.read_csv('sample.csv', parse_dates=True, index_col=0, na_values='-9999&
浏览 0提问于2013-06-12得票数 7
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我有一个时间序列，我想分组到time periods of the day中。按一天中的每小时分组很容易：grouped = df.groupby([times.hour])grouped = df.groupby(['15M'])
我很兴奋地看到TimeG
浏览 4提问于2016-04-15得票数 0
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假设我有一个pandas DataFrame，其中包含一家服装连锁店的销售数据： model day shop amount sold price02-01-2006: 3*42.45 + 4*41.45
03-01-2006: 3*42.45 + 4*41.45我可以灵活地决定是过去60个日历天还是过去60天有任何可用的数据，无论哪一个最容易实现。我
浏览 11提问于2020-09-18得票数 0
我想使用Pandas创建一个散点图，其中的值按一天中的时间分组，并基于一天的不同颜色/样式。下面的代码片段将创建两个时间序列的散点图。import pandas as pdx = pd.Series(range(len(idxindex=idx)d = {'x
浏览 45提问于2019-05-31得票数 0
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所以我的意思是如何迭代数据框，过滤一个小时的行，进行计算，然后移动到下一个小时
问:如何获取每个小时/或一天的行数？
浏览 1提问于2018-11-21得票数 0
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我有一个由datetime索引的pandas DataFrame，每天有多个条目。现在，我想按天对所有行进行分组，并使用当天每个出现值的计数创建新列。看一下这个例子：我想将数据转换为以下结果：我想我可以像这样按天分组：
<code>A2</code>
浏览 10提问于2019-12-04得票数 2
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我很难把我的数据按月分组。我甚至编程地过滤了我的数据，只返回了这个月的最后一天，并计算了每月的值。我试着在'dataGrouping‘属性上找到一个很好的解释，但是我对它没有把握，也没有正确地实现它。每个结果都以一天的间隔返回我的序列。
数据分组工作所需的数据点是否最少？在下，我尝试使用这个文档，但是没有任何东西对我有效--每天都会有
浏览 2提问于2013-05-16得票数 7
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我有一个linq-to-sql查询，它通过对特定月份以天为单位检索的数据进行分组：}.ToList();该查询返回一个计数。到目前为止，我想出的
浏览 0提问于2011-07-10得票数 0
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我有一个大的csv文件，带有iso格式2015-04-01 10:26:41的时间戳数据。数据跨越多个月，条目从30秒到多个小时不等。它的列是id，时间，速度。最终，我希望将数据分组为15分钟，然后计算平均速度，因为无论多少条目都在15分钟的时隙中。
我试图使用Pandas，因为它似乎有一个坚实的时间序列工具，它可能很容易做到这一点，但我在第一个障碍。我已经按日期对数据进行了排序，现在正在尝试按时间间隔</e
浏览 1提问于2015-11-04得票数 1
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我在这里看到了一个堆栈溢出的帖子：R: Count Number of Observations within a group 在这里，创建每日数据，并以每月间隔(以及每周间隔)对其进行汇总/分组：R (https://www.rdocumentation.org/packages/base/versions/3.6.2/topics/format)中的"format“语句似乎是用来指示计
浏览 114提问于2020-12-19得票数 1
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15 0 2020-01-13 17 0 2020-01-15 上面是可用数据的快照我尝试使用pd.rolling()，但这显然是回看行而不是日期
浏览 10提问于2021-01-06得票数 0
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我希望能够根据日期、星期几或日期时间对数据进行分组，以显示可能的趋势。间隔:按day of week分组的1 month| Monday | Tuesday | Wednesday | Thursday | Friday || 11 | 22
浏览 37提问于2016-08-17得票数 6
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在熊猫中更快地按时间分组的方法
、、、、
我有几天的1分钟数据的时间序列，并希望按一天的时间对所有日期进行平均。这非常慢：from pandas import date_range, Series你知道为什么会这么慢吗？
浏览 1提问于2013-06-25得票数 5
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我有一个Pandas dataframe，它的dates列是datetime objects，而不是字符串。例如，目前我使用一个简单的num变量将其拆分为行：results = [] results.append例如，如果num = 10创建每个10天的数据格式，那么第一行的所有数据行都有1-10天，第二行将有10-20天等等(不是月中的一天</
浏览 3提问于2021-05-19得票数 2
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