:00,43,452020-01-08 11:00:00,41,45
2020-01-08 12:00:00,47,43 我想通过数据得到每一列的第二个最小值
浏览 23提问于2020-01-09得票数 3
2回答
嗨，我有一个关于熊猫重采样的问题。在我的数据中，我有一个从2018年12月31日到2019年3月25日的日期范围，间隔为7天(例如，2018年12月31日、2019年7月1日、2019年14日等)，我希望将与这些日期对应的销售额重新采样到新的日期范围有没有办法用pandas的重采样函数来实现呢？如图所示，我希望从左侧的数据帧中重新采样销售数据，并填充右侧的数据帧。为了清楚起见:左边的数据框由13行组
浏览 31提问于2020-01-04得票数 0
2回答
用Python重采样数据
、、、、
我试着用Pandas重新采样一个城市的年平均温度，并绘制出它的平均温度。我正在成功地创建一个数据副本，但是，我一直遇到这个问题。
注意:日期的列名是dt。
浏览 5提问于2022-06-17得票数 0
1回答
对时间序列进行重采样
、、、、
我通过下面的groupby方法提取了每年的最大值：df = pd.read_csv('data.txt', delimiter = ";")
df['yyyy'
浏览 2提问于2021-04-29得票数 0
我正在尝试根据不同的列检索最小行数，下面是excel文件：
当使用min(axis=1)函数时，它返回空序列：
当我使用max(axis=1)时，它工作了！！
浏览 1提问于2021-03-17得票数 1
2回答
我试图按用户组填充丢失的日期，但是我的索引列中有一个重复的日期，所以我尝试使用唯一的日期并重新索引它，然后我得到长度不匹配的error.How，我是否按日频率重采样而没有重复错误。import pandas as pandas
x = pandas.DataFrame({'user': ['a','a','b','b'
浏览 0提问于2018-05-13得票数 4
回答已采纳
我创建了一个DatetimeIndex，并希望使用该索引对数据进行重新采样。-0.8.1-py2.7-linux-i686.egg/pandas/core/generic.py", line 188, in resample
limit=limit, base=base)File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas-0.8.1-py2.7-
浏览 0提问于2012-10-25得票数 0
csv文件的日期是从1月1日到4月30日。然后我有了第二个csv文件，不同之处在于日期是2月1日到5月31日。第二列中从2月1日到4月30日的值在第一个和第二个文件中相同。我希望读取这些csv文件，但仅保留从1月1日到12月31日的唯一日期，并且值不重复。有没有一种快速处理Pandas数据帧的方法？
浏览 26提问于2020-06-30得票数 0
2回答
我有1分钟的日内股票数据，如下所示：import pandas as pd我试图把它重新整理成“500万”数据，如下所示：
n = n.resample('5T').agg(dict(zip(n.columns, ['first', 'max', 'min',&#x
浏览 9提问于2021-12-03得票数 1
回答已采纳
我希望按年对数据进行重新采样，并使用每年(而不是每月)的最小值构建新的数据框架。这是我所做的： all_data.resample('1Y').min() 但是，这将返回一个包含每年最后一个月的数据帧，我希望返回出现最小值的特定月份。我不确定有没有什么好的建议。
浏览 39提问于2021-04-05得票数 0
3回答
如果你的索引使用datetime索引，那么Pandas重采样真的很方便，但我还没有找到一个简单的实现来按任意的因子重采样。例如，只需将每个索引视为任意索引，并对数据帧重新采样，以使其结果长度缩短4倍(并且比每隔4个数据点获取一次更智能)。
对于使用比datetimes短得多的时间刻度的数据的任何人来说，这都很有用。例如，在我的例子中，我想对音频向量进行从44 For到11 For的重采样。现在，我必须使用scipy的"decimate“函数，
浏览 3提问于2013-11-11得票数 1
所以我有一个数据集，包含30只股票的收盘价。我必须找出每只股票的平均年化回报率和波动性。我对公式没有问题，我似乎无法确定如何迭代每只股票，然后找到它的收盘价，然后将每个收盘价保存在不同的列中。我尝试迭代这些列，然后返回这些列，然后将函数赋值给如下所示的变量： for columns in df:当我检查namesOfColumn，的类型时，它返回str，当我检查字符串的内容时，它是dataset中第一列的标题。
我也
浏览 3提问于2019-09-21得票数 0
1回答
垂直索引是深度(即，当您向下移动时，数组深度增加)，列标题是日期时间值(即，当您沿着数组向右移动时，您将在时间上向前移动)。 我正在寻找一种方法来平均列中的所有温度取决于日期采样率。例如，较早的日期时间间隔为10分钟，而较晚的日期时间间隔为6小时。 如果能够将采样作为输入，并基于该采样率提取数据，这将是一件好事，这样我就可以看到哪一个效果最好。如果我选择比方说3小时采样，如果间隔超过3小时，这将被忽略，并且在这种情况
浏览 13提问于2019-10-14得票数 0
the weeks min and max and close is the last sunday price and volume is the sum (can be customized - pandasHigh' : 'max', 'Close' : 'last',
from panda
浏览 34提问于2021-08-27得票数 1
回答已采纳
我正在创建一个具有随机日期和随机整数值的pandas DataFrame，我想按月对其进行重新采样，并计算整数的平均值。= pd.DataFrame({'Month': dates, 'Integers': ints})
问题是，重采样的月份总是从第一天开始我使用的是pandas 1.1.4，我尝试过使用
浏览 2提问于2020-12-05得票数 1
1回答
我分别使用pandas阅读了这两个文件，然后将2010年的文件附加到2009年数据帧的末尾。=({'Date_Time': [0]})) 基本上，我然后进行一些处理，对数据进行重新采样有没有一种方法可以根据定义的输入选择某些行？例如，只有日期01/10/2009 - 01/02/2010？日期都在csv的第一列中。
浏览 4提问于2014-02-05得票数 0
我正在尝试从这个源重新采样每小时一次的臭氧测量数据集- structure(list(date_time = structure(c(1456844400, 1456848000,.Names = c("date_time", "Sample.Measurement"), row.names = c(NA, 我组合了本地日期和时间列创建了一个datetime：
df$date_time = ymd_hm
浏览 0提问于2018-01-21得票数 0
我研究了Pandas中的重采样/Timegrouper功能。然而，我正在尝试弄清楚如何在这个特定的案例中使用它。我想对一项金融资产进行季节性分析--比方说标准普尔500指数。我想知道多年来资产在任意两个自定义日期之间的平均表现。例如:如果我有一个10年的标准普尔500指数每日变化的历史，我选择了3月13日和3月23日之间的日期范围，那么我想知道我的范围内的每个日期在过去10年中的平均变化-即过去10年中每年3/13的平均变化，这意味着我需要按月和日分组，并</
浏览 24提问于2017-02-04得票数 1
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
腾讯云开发者
