pandas group 时间差

pandas中的groupby函数是用于按照某一规则对数据进行分组聚合的功能。可以通过指定时间间隔来进行分组。这种特殊的分组方式称为重采样(resample)。重采样的处理流程与groupby的处理流程类似，都是按照split-apply-combine的步骤进行操作。在重采样中，split阶段是按照时间间隔进行分组。除了常用的聚合函数外，还可以使用agg、apply和transform等函数进行更复杂的操作。因此，pandas中的groupby函数可以实现对时间差进行操作。

相关问题

pandas主要方法

Pandas是一个强大的Python数据处理库，它提供了一系列高效的数据结构和数据分析工具。其中一些主要方法包括：

1. **读取数据**：`read_csv()`, `read_excel()`, `read_sql()`等用于从各种文件（如CSV、Excel、SQL数据库等）加载数据。

2. **数据清洗**：
- `dropna()`：删除含有缺失值的行或列。
- `fillna()`：填充缺失值。
- `replace()`：替换特定值或规则。

3. **数据转换**：
- `astype()`：更改数据类型。
- `groupby()`：按照一列或多列分组，进行聚合操作如求和、计数、平均等。

4. **统计分析**：
- `describe()`：生成描述性统计信息（如计数、均值、标准差等）。
- `corr()`：计算数据之间的相关系数。

5. **数据重塑和切片**：
- `pivot_table()`：创建透视表进行交叉表格分析。
- `loc[]` 和 `iloc[]`：基于标签或位置选择数据。

6. **时间序列处理**：`to_datetime()`, `resample()`, `shift()` 等方法。

7. **数据可视化**：
- 使用内置的图形函数如`plot()`, `hist()`, `bar()`等绘制图表。