sample1=df.groupby('股票代码').get_group('sh600000').tail(21),求sample1中的月线
时间: 2023-09-12 13:12:17 浏览: 31
要计算`sample1`中的月线,你需要将日期列转换为日期时间类型,并按月份进行分组,然后对其他列应用所需的聚合函数(例如求平均值)。假设你的数据集中有一个名为 `sample1` 的 DataFrame,其中包含一个名为 `日期` 的列和其他需要计算月线的列,你可以按以下方式计算月线:
```python
sample1['日期'] = pd.to_datetime(sample1['日期']) # 将日期列转换为日期时间类型
sample1_monthly = sample1.groupby(pd.Grouper(key='日期', freq='M')).mean() # 按月份分组并计算平均值
```
这将返回一个新的 DataFrame `sample1_monthly`,其中包含了按月份计算的平均值。请确保将上述代码适当修改以适应你的数据集和列名。
相关问题
forecast_grouped = forecast.groupby(['sales_region_code', 'item_code']).tail(90)报错sales_region_code是什么意思 怎么处理代码
`sales_region_code` 是一个列名,表示销售区域代码。你可以根据你的数据集中的实际列名称来替换它。
如果报错提示 `KeyError: 'sales_region_code'`,可能是因为该列不存在于数据集中。你可以使用 `print(forecast.columns)` 查看数据集中所有列的名称,确保列名正确。
如果你想要对数据集中的某些列进行分组,可以参考以下示例代码:
```python
forecast_grouped = forecast.groupby(['sales_region', 'item']).tail(90)
```
在这个示例中,我们假设数据集中有 `sales_region` 和 `item` 两个列,这是我们想要对其进行分组的列。另外,我们使用了 `tail(90)` 来筛选每个分组中的最后90行数据。你可以根据你的实际需求来调整代码。
解释一下df = pd.read_csv('iris.csv') df.tail
这段代码使用 pandas 库中的 `read_csv` 函数读取名为 `iris.csv` 的 CSV 文件,并将其存储在名为 `df` 的 DataFrame 对象中。然后,使用 `tail()` 函数显示 `df` 的最后五行数据。所以,`df.tail()` 将返回 `df` 最后五行的数据。