在pandas dataframe中重新采样并忽略周末,可以使用resample()
函数结合自定义的时间频率来实现。下面是完善且全面的答案:
在pandas中,resample()
函数用于重新采样时间序列数据。重新采样可以将数据从一个时间频率转换为另一个时间频率,例如从按天采样转换为按周采样。为了忽略周末,我们可以使用自定义的时间频率来跳过周末的数据。
首先,我们需要将日期列设置为索引,确保其为pandas的日期时间类型。假设我们的日期列名为"date",可以使用以下代码将其设置为索引:
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)
接下来,我们可以使用resample()
函数来重新采样数据。假设我们要将数据按周重新采样,可以使用以下代码:
df_resampled = df.resample('W').mean()
在上述代码中,'W'表示按周重新采样,.mean()
表示采样后的数据使用平均值进行填充。你可以根据需求选择其他的聚合函数,例如.sum()
、.max()
等。
如果要忽略周末的数据,我们可以使用自定义的时间频率。在pandas中,可以使用B
表示工作日(即跳过周末)。以下是一个示例代码:
df_resampled = df.resample('2B').mean()
在上述代码中,'2B'表示按照每两个工作日重新采样,即跳过周末。
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