resample.agg

好的，你的问题是关于数据重采样的吗？那么resample.agg是什么呢？

resample.agg是pandas中的一个函数，用于对时间序列数据进行重采样并聚合操作。其中，resample函数用于重采样，agg函数用于聚合操作。

例如，我们有一份每天的销售数据，现在想要将其按照每周进行聚合，可以使用resample函数进行重采样，然后使用agg函数进行聚合操作，如下所示：

import pandas as pd

# 创建时间序列数据
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2021', end='1/10/2021', freq='D')
sales = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
sales['sales'] = [10, 5, 8, 12, 15, 20, 18, 25, 30, 28]

# 将数据按照每周进行聚合
weekly_sales = sales.resample('W', on='date').agg({'sales': 'sum'})

print(weekly_sales)

输出结果为：

            sales
date             
2021-01-03     23
2021-01-10    121

其中，'W'表示按照每周进行重采样，'sales': 'sum'表示对销售数据进行求和操作。

相关问题

resample('Q').agg(['min', 'mean', 'std'])

这是一个 pandas DataFrame 对象的方法调用，它的作用是对时间序列数据进行重采样并计算聚合统计量。其中，'Q' 表示以季度为频率进行重采样，'min', 'mean', 'std' 则分别代表了要计算的聚合统计量，分别是最小值、均值和标准差。这段代码的实现过程是将原始数据按照季度进行重采样，并计算每个季度的最小值、均值和标准差。

df['交易天数'] = df.groupby('股票代码').size() df['交易日期'] = pd.to_datetime(df['交易日期']) df.set_index('交易日期', inplace=True) r_data = df.groupby('股票代码').resample('M').agg({'开盘价': 'first', '收盘价': 'last','成交量':'sum','成交额':'sum'})

根据你提供的代码，你想要计算每个股票代码在每个月的交易天数，并将结果存储在名为"交易天数"的新列中。下面是代码的正确顺序：

df['交易日期'] = pd.to_datetime(df['交易日期'])
df.set_index('交易日期', inplace=True) 
r_data = df.groupby('股票代码').resample('M').agg({'开盘价': 'first', '收盘价': 'last','成交量':'sum','成交额':'sum'})
df['交易天数'] = df.groupby('股票代码').size()

首先，将"交易日期"列转换为日期类型，并将其设置为DataFrame的索引。接下来，使用`groupby()`方法按照"股票代码"分组，并使用`resample()`方法按照月份重新采样数据。然后，使用`agg()`方法计算每个月的开盘价、收盘价、成交量和成交额的总和。最后，使用`groupby()`方法按照"股票代码"分组，并使用`size()`方法计算每个组的交易天数，并将结果存储在名为"交易天数"的新列中。

请注意，为了正确计算交易天数，你需要确保DataFrame中包含名为"股票代码"和"交易日期"的列。

如果还有问题，请提供更多关于你的DataFrame结构和数据的信息，我将尽力帮助你。