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

如何在python中使用groupby或resample对每小时数据进行下采样,从而根据年的天小时索引对数据进行分组?

在Python中,可以使用groupbyresample函数对每小时数据进行下采样,并根据年的天小时索引对数据进行分组。

使用groupby函数可以按照指定的索引进行分组,并对每个组进行聚合操作。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个包含日期时间索引和数据的DataFrame
data = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3, 4, 5]}, index=pd.date_range('2022-01-01', periods=5, freq='H'))

# 按照年、天和小时进行分组,并对每个组的数据进行求和
grouped_data = data.groupby([data.index.year, data.index.dayofyear, data.index.hour]).sum()

print(grouped_data)

使用resample函数可以对时间序列数据进行重采样,从而实现下采样操作。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个包含日期时间索引和数据的Series
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=pd.date_range('2022-01-01', periods=5, freq='H'))

# 按照每小时进行下采样,并对每个时间段的数据进行求和
resampled_data = data.resample('H').sum()

print(resampled_data)

以上代码中,groupby函数和resample函数都可以按照小时进行分组或下采样操作。groupby函数适用于任意数据结构,而resample函数适用于时间序列数据。

这些方法可以应用于各种场景,例如对气象数据、传感器数据等进行分组或下采样。对于腾讯云相关产品,可以使用腾讯云提供的云服务器、云数据库等产品来存储和处理数据。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据科学 IPython 笔记本 7.14 处理时间序列

时间增量间隔(duration):引用确切时间长度(例如,间隔为 22.56 秒)。 在本节,我们将介绍如何在 Pandas 中使用这些类型日期/时间数据。...看一谷歌收盘价,让我们比较一我们对数据采样回报。...对于上采样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,两种方法默认设置是将上采样点留空,即填充 NA 值。...我们可以使用“聚合和分组讨论GroupBy功能来执行此操作: by_time = data.groupby(data.index.time).mean() hourly_ticks = 4 * 60...考虑到这一点,让我们执行复合GroupBy,看一工作日和周末每小时趋势。

4.6K20

pandas 时序统计高级用法!

向上采样:转换到更细颗粒度频率,比如将转为小时、分钟、秒等 向下采样:转换到更粗颗粒度频率,比如将转为周、月、季度、resample用法 pandas时间重采样方法是resample(...最后一午夜 offset:origin添加偏移量,Timedeltastr类型 group_keys:指定是否在结果索引包含分组keys,当采样对象使用了.apply()方法,默认False不包含...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。 下面将时间频率转换为12小时频率,并频率分组后求和。...下面进行采样,将频率降为周,并多个变量进行多种聚合操作。...transform()函数使用方法可参考pandas transform 数据转换 4 个常用技巧! 以下C_0变量进行采样分组累加和排序操作。

34040

掌握pandas时序数据分组运算

图1 2 在pandas中进行时间分组聚合 在pandas根据具体任务场景不同,对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现: 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...原始意思是「重采样」,可分为「上采样」与「采样」,而我们通常情况使用都是「采样」,也就是从高频数据按照一定规则计算出更低频数据,就像我们一开始说每日数据按月汇总那样。...如果你熟悉pandasgroupby()分组运算,那么你就可以很快地理解resample()使用方式,它本质上就是在对时间序列数据进行分组”,最基础参数为rule,用于设置按照何种方式进行采样...2.2 利用groupby()+Grouper()实现混合分组 有些情况,我们不仅仅需要利用时间类型列来分组,也可能需要包含时间类型在内多个列共同进行分组,这种情况我们就可以使用到Grouper(...它通过参数freq传入等价于resample()rule参数,并利用参数key指定对应时间类型列名称,但是可以帮助我们创建分组规则后传入groupby(): # 分别对苹果与微软每月平均收盘价进行统计

3.3K10

数据科学学习手札99)掌握pandas时序数据分组运算

图1 2 在pandas中进行时间分组聚合   在pandas根据具体任务场景不同,对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现: 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...原始意思是重采样,可分为上采样采样,而我们通常情况使用都是采样,也就是从高频数据按照一定规则计算出更低频数据,就像我们一开始说每日数据按月汇总那样。   ...如果你熟悉pandasgroupby()分组运算,那么你就可以很快地理解resample()使用方式,它本质上就是在对时间序列数据进行分组”,最基础参数为rule,用于设置按照何种方式进行采样...QS 季度,显示为当季第一 A ,显示为当年最后一 AS ,显示为当年第一 D 日 H 小时T Tmin 分钟 S 秒 L ms 毫秒   且这些规则都可以在前面添加数字实现倍数效果:...2.2 利用groupby()+Grouper()实现混合分组   有些情况,我们不仅仅需要利用时间类型列来分组,也可能需要包含时间类型在内多个列共同进行分组,这种情况我们就可以使用到Grouper

1.8K20

Pandasgroupby这些用法你都知道吗?

导读 pandas作为Python数据分析瑞士军刀,集成了大量实用功能接口,基本可以实现数据分析一站式处理。...示例数据 单列作为分组字段,不设置索引 ? 单列字段转换格式作为分组字段 ? 字典,根据索引记录进行映射分组 ? 函数,根据函数索引执行结果进行分组 ?...transform,又一个强大groupby利器,其与agg和apply区别相当于SQL窗口函数和分组聚合区别:transform并不对数据进行聚合输出,而只是每一行记录提供了相应聚合结果;而后两者则是聚合后分组输出...---- 04 时间序列groupby——resample 再次指出,groupby相当于是按照某一规则对数据进行分组聚合,当分组规则是时间序列时,还存在另一种特殊分组方式——重采样resample...需要指出,resample等价于groupby操作一般是指采样过程;同时,resample也支持上采样,此时需设置一定规则进行插值填充。

3.5K40

Python 数据分析(PYDA)第三版(五)

归一化、线性回归、排名子集选择 计算数据透视表和交叉制表 执行分位数分析和其他统计组分析 注意 对时间序列数据进行基于时间聚合,是groupby一个特殊用例,在本书中被称为重新采样...在 Python ,通过本章描述groupby功能以及利用分层索引进行重塑操作,可以实现使用 pandas 透视表。...表 11.1:datetime模块类型 类型 描述 date 使用公历存储日期(,月,日) time 以小时,分钟,秒和微秒存储一时间 datetime 存储日期和时间 timedelta...基础频率通常用字符串别名表示, "M" 表示每月 "H" 表示每小时。对于每个基础频率,都有一个称为 日期偏移 对象。...在使用resample数据进行采样时,有几件事需要考虑: 每个间隔哪一侧是关闭 如何为每个聚合箱子打标签,可以是间隔开始结束 为了说明,让我们看一些一分钟频率数据: In [

7000

pandas时间序列常用方法简介

04 重采样采样是pandas时间序列一个特色操作,在有些连续时间记录需要按某一指定周期进行聚合统计时尤为有效,实现这一功能函数主要是resample。...这里resample意为重采样,具体又包括上采样采样:前者也叫升采样,意为着采样后频率升高,如从2小时一个周期变为1小时一个周期;而后者也叫降采样采样后频率降低,如从1小时变为2小时采样。...仍然以前述时间索引记录为例,首先将其按4小时为周期进行采样,此时在每个4小时周期内所有记录汇聚为一条结果,所以自然涉及到聚合函数问题,包括计数、求均值、累和等等。 ?...关于pandas时间序列采样,再补充两点:1.重采样函数可以和groupby分组聚合函数组合使用,可实现更为精细功能,具体可参考Pandasgroupby这些用法你都知道吗一文;2.重采样过程...,无论是上采样还是采样,其采样结果范围是输入记录最小值和最大值覆盖范围,所以当输入序列为两段不连续时间序列记录时,可能会出现中间大量不需要结果(笔者亲历坑),同时在上图中也可发现从4小时采样

5.7K10

python数据分析——数据分类汇总与统计

本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计,帮助读者更好地理解和应用数据。 首先,我们需要导入一些常用Python库,pandas、numpy和matplotlib等。...五、数据采样 Pandasresample()是一个常规时间序列数据重新采样和频率转换便捷方法,可 以对原样本重新处理,其语法格式如下: resample(rule, how=None,.../01/10,默认采集时间以“”为单位,请利用Python数据进行以“周”为单位采样 【例22】对于上面股票数据集文件stockdata.csv,请利用Python数据进行以“月”为单位采样...关键技术:可以通过resample()函数对数据进行采样,并设置参数为’M’,表示以“月”为单位采样。...程序代码如下所示 输出结果如下所示: 对于上面股票数据集文件stockdata.csv,请利用Python数据进行以“"为单位采样

15210

Pandas DateTime 超强总结

所以我们可以使用所有适用于 Timestamp 对象方法和属性 创建时间序列数据框 首先,让我们通过从 CSV 文件读取数据来创建一个 DataFrame,该文件包含与连续 34 每小时记录 50...需要注意是,必须按其索引 DataFrame 进行排序,以确保这些方法有效。...它在任何可能时间段内对数据进行分组。...虽然我们可以使用 resample() 方法进行采样采样,但我们将重点介绍如何使用它来执行采样,这会降低时间序列数据频率——例如,将每小时时间序列数据转换为每日 每日时间序列数据到每月 以下示例返回服务器...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

5.4K20

Pandas学习笔记之时间序列总结

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更低频率进行重新取样。这可以通过resample()方法更简单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。 观察一谷歌收市价,让我们来比较一使用两者对数据进行更低频率来采样情况。...对于采用更高频率取样来说,resample()和asfreq()方法大体上是相同,虽然 resample 有着更多参数。在这个例子,默认方式是将更高频率采样点填充为空值,即 NA 值。...该数据集来源自一个自动自行车计数器,在 2012 年末安装上线,它们能够感应到桥上东西双向通过自行车并进行计数。按照小时频率采样自行车数量计数数据集可以在这个链接处直接下载。...例如,我们希望每天不同时段平均交通情况进行统计,我们可以使用聚合与分组中介绍过 GroupBy 功能: by_time = data.groupby(data.index.time).mean()

4K42

数据处理 | xarray计算距平、重采样、时间窗

某些地域气象观测站点分布稀少(撒哈拉沙漠地区、偏远密林),这就意味着为取得格点数据(栅格数据)必须离散站点数据值在较大且站点分布稀疏区域内进行插值。这会带来很大数据不真实性。...20181月1日与19601月1日之间SST之间差异 Resample(重采样) xarray Resample(重采样处理方法与 Pandas 包几乎相同。...resample(time="5Y")是如何对时间进行采样进行设置,维度为time,设置时间间隔为 5 。...ds_anom_resample 之后就需要对这些分割好 Resample 对象进行取平均,以便获得每一个分组 Resample 对象平均值。...假如第一个 Resample 对象时间范围为 2010 -2014 ,那么需要对这五进行平均后,以便得到第一个进行采样值。往后时间范围类似。

10.6K74

时间序列&日期学习笔记大全(

s 序列所有日期进行偏移,偏移2个月 s + pd.DateOffset(months=2) # 偏移是日,时分秒时候,可以直接类似timedelta使用 s - pd.offsets.Day(2...重新采样 resample resample是一个基于时间groupby方法,可以方便用于频率转换,重采样功能非常灵活,允许指定许多不同参数来控制频率转换和重采样操作。...# 源数据是按秒来设置,要重新以250毫秒进行采样 ts[:2].resample('250L').asfreq() ts[:2].resample('250L').ffill(limit=2) ?...16. resample遍历 # name是分组依据,group是分数后数据 for name, group in resampled: print("Group: ", name)...18.3 改变周期频率 和时间不同是,周期频率从变为月,也是一个数据

1.1K10

手把手教你用Python玩转时序数据,从采样、预测到聚类丨代码

时序数据采样 数据集 这里用到例子,是201111月到20142月期间伦敦家庭用电量。 ? 可以看出,这个数据集是按照每半小时统计一次节奏,记下每家每户用了多少电。...重采样意味着改变时序数据时间频率,在特征工程这个技能非常有用,给监督学习模型补充一些结构。 依靠pandas进行采样方法类似groupby,通过下面的例子,可以更方便理解。...LSTM似乎很适合时序数据预测,让它来处理一我们按照一为周期数据: ? LSTM输入数据规模很敏感,特别是在使用sigmoidtanh激活函数时。...你也可以把数据标准化,也就是将数据重新调整到[0,1][-1,1]范围,可以使用scikit-learn库MinMaxScaler预处理类轻松地标准化数据集。 ?...方法很简单,导入原始数据,然后为一某一和一某一小时添加两列。 ? ? 连接和树形图 连接函数将距离信息和分组对象根据相似性聚类,他们相互连接,创造更大聚类。

1.4K20

时间序列采样和pandasresample方法介绍

采样是时间序列分析处理时序数据一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率,它可以更改数据时间间隔,通过上采样增加粒度,通过采样减少粒度。...这可以是增加粒度(上采样)减少粒度(采样)。 选择重新采样方法。常用方法包括平均、求和使用插值技术来填补数据空白。 在上采样时,可能会遇到原始时间戳之间缺少数据情况。...插值方法,线性三次样条插值,可以用来估计这些值。 对于采样,通常会在每个目标区间内聚合数据点。常见聚合函数包括sum、meanmedian。 评估重采样数据,以确保它符合分析目标。...1、指定列名 默认情况,Pandasresample()方法使用DataframeSeries索引,这些索引应该是时间类型。但是,如果希望基于特定列重新采样,则可以使用on参数。...重采样是时间序列数据处理一个关键操作,通过进行采样可以更好地理解数据趋势和模式。 在Python,可以使用Pandas库resample()方法来执行时间序列采样。 作者:JI

56830

手把手教你用Python玩转时序数据,从采样、预测到聚类丨代码

时序数据采样 数据集 这里用到例子,是201111月到20142月期间伦敦家庭用电量。 ? 可以看出,这个数据集是按照每半小时统计一次节奏,记下每家每户用了多少电。...重采样意味着改变时序数据时间频率,在特征工程这个技能非常有用,给监督学习模型补充一些结构。 依靠pandas进行采样方法类似groupby,通过下面的例子,可以更方便理解。...LSTM似乎很适合时序数据预测,让它来处理一我们按照一为周期数据: ? LSTM输入数据规模很敏感,特别是在使用sigmoidtanh激活函数时。...你也可以把数据标准化,也就是将数据重新调整到[0,1][-1,1]范围,可以使用scikit-learn库MinMaxScaler预处理类轻松地标准化数据集。 ?...方法很简单,导入原始数据,然后为一某一和一某一小时添加两列。 ? ? 连接和树形图 连接函数将距离信息和分组对象根据相似性聚类,他们相互连接,创造更大聚类。

2.1K30

Python和Pandas日期工具区别2. 智能切分时间序列3. 只使用适用于DatetimeIndex方法4. 计算每周犯罪数5.

# 在前面的例子,REPORTED_DATE被设成了行索引,行索引从而成了DatetimeIndex对象。...# 前面的结果最后一条是7月数据,这是因为pandas使用是行索引第一个值,也就是2012-01-02 00:06:00 # 下面使用MonthEnd In[69]: crime_sort.first...# 所有日期都是该季度最后一使用QS来生成每季度第一 In[97]: crime_sort.resample('QS')['IS_CRIME', 'IS_TRAFFIC'].sum().head...# 找到数据2017最后一 In[111]: criteria = crime['REPORTED_DATE'].dt.year == 2017 crime.loc[criteria...# 可以用函数列表,用小时时间和分组,然后对表做重构型 In[128]: funcs = [lambda x: x.round('2h').hour, lambda x: x.year]

4.7K10

Python时间序列分析简介(2)

使用Pandas进行时间重采样 考虑将重采样groupby() ,在此我们可以基于任何列进行分组,然后应用聚合函数来检查结果。...而在“时间序列”索引,我们可以基于任何规则重新采样,在该 规则 ,我们指定要基于“”还是“月”还是“”还是其他。...在这里,我们基于每年开始(请记住“ AS”功能)索引进行了重新采样,然后在其中应用了 均值 函数,现在我们有了每年年初均值。 我们甚至可以在resample使用我们自己自定义函数 。...请注意,滚动平均值缺少前30,并且由于它是滚动平均值,与重采样相比,它非常平滑。 同样,您可以根据自己选择绘制特定日期。假设我要绘制从1995到2005每年年初最大值。...希望您现在已经了解 在Pandas中正确加载时间序列数据集 时间序列数据索引 使用Pandas进行时间重采样 滚动时间序列 使用Pandas绘制时间序列数据

3.4K20

使用pandas处理数据获取Oracle系统状态趋势并格式化为highcharts需要格式

冒号左边代表时间,采用Unix时间戳形式 冒号右边为DBTime值 这里我们分2部分讲解 一个是以为单位进行分组,计算每天DBTime差值 一个是以小时为单位进行分组,计算一每小时之间差值...接下来我们以dateweek来进行分组 day_df=result['value'].groupby(result['date']) 3....首先遍历redis对应Key列表值,将符合时间段提取出来,之后将取出来值处理后格式化成pandasDataFrame格式 注意:如果有的小时没有监控数据则不会有该日期,12/14 11:...之后每一24小时进行索引重新设置及填充,这里填充是平均值 group.set_index('time',inplace=True) s=group.reindex(new_index,fill_value...loadprofile_highcharts函数 monitor/command/views_oracleperformance.pyoracle_performance_day函数 节为如何讲如何在前端显示

3K30

再见了!Pandas!!

排序数据 df.sort_values(by='ColumnName', ascending=False) 使用方式: 根据指定列进行升序降序排序。 示例: 按工资降序排序。...分组统计 df.groupby('ColumnName').agg({'Column1': 'mean', 'Column2': 'sum'}) 使用方式: 按照指定列进行分组,然后进行聚合统计。...时间序列重采样 df.resample('D').sum() 使用方式: 对时间序列数据进行重新采样。 示例: 将数据重新采样并求和。 df.resample('D').sum() 27....使用map函数进行值替换 df['Status'] = df['Status'].map({'Active': 1, 'Inactive': 0}) 使用方式: 使用map函数根据字典函数替换列值...对于初学者,我建议可以花几个小时甚至再长点时间,一个一个过一,有一个整体理解。 之后在实际使用,就会方便很多。 对于老coder,应该扫一眼就ok了。

11110

《利用Python进行数据分析·第2版》第11章 时间序列11.1 日期和时间数据类型及工具11.2 时间序列基础11.3 日期范围、频率以及移动11.4 时区处理时区本地化和转换11.5 时期及其

时间序列数据意义取决于具体应用场景,主要有以下几种: 时间戳(timestamp),特定时刻。 固定时期(period),20071月2010全年。...例如,夏令时期间,纽约比UTC慢4小时,而在全年其他时间则比UTC慢5小时。 在Python,时区信息来自第三方库pytz,它使Python可以使用Olson数据库(汇编了世界时区信息)。...resample有一个类似于groupbyAPI,调用resample可以分组数据,然后会调用一个聚合函数: In [208]: rng = pd.date_range('2000-01-01', periods...那些使用时期索引数据进行采样与时间戳很像: In [228]: frame = pd.DataFrame(np.random.randn(24, 4), .....:...图11-4 苹果公司股价250日均线 表达式rolling(250)与groupby很像,但不是进行分组,而是创建一个按照250分组滑动窗口对象。

6.4K60
领券