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pandas数据帧按工作日分组和排序

pandas是一个强大的数据分析工具，提供了丰富的数据处理和分析功能。其中，数据帧（DataFrame）是pandas中最常用的数据结构之一，类似于Excel中的表格，可以方便地进行数据的处理和分析。

按工作日分组和排序是pandas中常用的操作之一，可以通过以下步骤实现：

导入pandas库：import pandas as pd
创建数据帧：假设我们有一个包含日期和数值的数据帧df，可以通过以下方式创建：df = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05'], '数值': [10, 20, 30, 40, 50]})
将日期列转换为日期类型：df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
按工作日分组并求和：df_grouped = df.groupby(pd.Grouper(key='日期', freq='B')).sum()这里使用了pd.Grouper函数将日期列按工作日（周一至周五）进行分组，并使用sum()函数对数值列进行求和。
按日期排序：df_sorted = df_grouped.sort_values(by='日期')使用sort_values()函数按日期列进行排序，默认为升序排序。

至此，我们完成了按工作日分组和排序的操作。

关于pandas数据帧按工作日分组和排序的应用场景，可以用于金融数据分析、股票市场分析、销售数据分析等领域。通过按工作日分组和排序，可以方便地对时间序列数据进行统计和分析。

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请注意，以上链接仅供参考，具体选择产品时需要根据实际需求进行评估和决策。

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