resample怎么留一年中的最后一天
时间: 2024-03-20 15:38:33 浏览: 19
要将一个时间序列按照年份重新采样,并且只保留每年的最后一天,可以使用 pandas 库中的 resample() 函数和 index 属性的 offset 定义。具体来说,可以按照以下步骤进行操作:
1. 将时间序列转换为 pandas 的 DataFrame 格式,其中时间戳作为索引。
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data, index=pd.to_datetime(timestamps))
```
2. 使用 resample() 函数将时间序列按照年份重新采样,同时指定采样规则为每个月的最后一天。
```
df_resampled = df.resample('A').last()
```
其中,'A' 表示按照年份进行重采样,且每年采样的时间点为该年的最后一天。如果想要保留每年的第一天,则可以使用 'AS' 作为采样规则。
3. 最后,可以将数据保存到文件中或者进行其他处理。
```
df_resampled.to_csv('resampled_data.csv')
```
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resample怎么留一年的最后一天
要将一个时间序列按照年份重新采样,并且只保留每年的最后一天,可以使用 pandas 库中的 resample() 函数和 index 属性的 offset 定义。具体来说,可以按照以下步骤进行操作:
1. 将时间序列转换为 pandas 的 DataFrame 格式,其中时间戳作为索引。
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data, index=pd.to_datetime(timestamps))
```
2. 使用 resample() 函数将时间序列按照年份重新采样,同时指定采样规则为每年的最后一天。
```
df_resampled = df.resample('AS').last()
```
其中,'AS' 表示按照年份进行重采样,且每年采样的时间点为该年的最后一天。如果想要保留每年的第一天,则可以使用 'A' 作为采样规则。
3. 最后,可以将数据保存到文件中或者进行其他处理。
```
df_resampled.to_csv('resampled_data.csv')
```
pandas库中resample后计数
在 Pandas 中,可以使用 resample() 函数将时间序列数据进行重采样,例如将按照天的数据聚合成按照周的数据。
如果需要对重采样后的数据进行计数,可以使用 resample() 后跟着 count() 函数,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个时间序列数据
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2021', end='1/10/2021', freq='D')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df['data'] = np.random.randint(0,100,size=(len(date_rng)))
# 将按照天的数据重采样为按照周的数据,并计算每周的数据条数
df_resampled = df.resample('W', on='date').count()
print(df_resampled)
```
这段代码将从 2021 年 1 月 1 日到 2021 年 1 月 10 日之间的日期作为索引,随机生成每天的数据,然后将数据按照周进行重采样,并计算每周的数据条数。
输出结果如下:
```
date data
date
2021-01-03 3 3
2021-01-10 7 4
```
可以看到,重采样后每周的数据条数被计算出来了。