df_daily=df.resample('D').apply(list)
时间: 2024-05-23 19:14:29 浏览: 14
这行代码的作用是对`df`进行重采样,将其转换为按天采样的数据,并将每天的数据按照列表的形式存储在`df_daily`中。`resample()`是Pandas中用于重采样的函数,它可以将时间序列数据从一个频率转换为另一个频率,例如从按小时采样转换为按天采样。在这行代码中,`'D'`表示按天采样,即将原始数据中的每一天汇总为一个数据,并对每一天的数据应用`list`函数,将其转换为列表形式。
这样做的目的是为了方便后续对按天聚合的数据进行处理和分析。按天聚合后的数据可以更方便地计算每天的统计量,例如最大值、最小值、平均值等。`df_daily`中的数据也可以通过`resample()`函数再次转换为其他频率的数据,例如按小时、按周等。
相关问题
import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME']=pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME',inplace=True) df_daily=df.resample('D').apply(list) hour_date=pd.DataFrame() for day in hour_date.index: hour_date=pd.concat([hour_date,pd.DataFrame(daily_date.loc[day]['value']).set_index(pd.date_range(day,periods=24,frep='H'))]) print(hour_date)这串代码为什么输出是空的列表
根据你提供的代码,可能存在以下问题:
1. 代码中 `daily_date` 没有定义,应该是 `df_daily`。
2. 在 `for` 循环中,`hour_date.index` 是空的,因此循环体不会被执行,导致 `hour_date` 仍然是空的。
如果你想要生成每天的每个小时的数据,可以尝试修改代码如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv')
df['DATA_TIME'] = pd.to_datetime(df['DATA_TIME'])
df.set_index('DATA_TIME', inplace=True)
# 按天进行重采样,并将每天的数据存储为列表
df_daily = df.resample('D').apply(list)
hour_date = pd.DataFrame()
# 遍历每天的日期
for day in df_daily.index:
# 生成该天的每个小时的时间序列
date_range = pd.date_range(day, periods=24, freq='H')
# 将该天的数据转化为 DataFrame,并设置索引为时间序列
daily_df = pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['value']).set_index(date_range)
# 将该天的数据添加到结果 DataFrame 中
hour_date = pd.concat([hour_date, daily_df])
print(hour_date)
```
其中,`pd.date_range(day, periods=24, freq='H')` 用于生成从 `day` 开始的 24 个小时的时间序列,`pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['value']).set_index(date_range)` 将该天的数据转化为 DataFrame,并设置索引为时间序列,`pd.concat([hour_date, daily_df])` 将该天的数据添加到结果 DataFrame 中。
df_majority = df[df.LoyaltyIsAutoLost==0] df_minority = df[df.LoyaltyIsAutoLost==1] df_majority_downsampled = resample(df_majority, replace=False, n_samples=20000, random_state=123) df = pd.concat([df_majority_downsampled, df_minority])
这段代码进行了数据集的重采样,包括了以下几个步骤:
1. 根据LoyaltyIsAutoLost列中的值,将数据集df划分为两部分,分别是LoyaltyIsAutoLost列中取值为0和1的数据。
2. 对取值为0的数据进行下采样,从中随机抽取20000个样本,使得数据集中取值为0和1的样本数量相等。
3. 将下采样后得到的数据集和原始取值为1的数据集进行合并,得到新的数据集df。
这个过程的目的是解决数据集中类别不平衡的问题,即在LoyaltyIsAutoLost列中取值为0的样本数量远远大于取值为1的样本数量。为了避免这种情况对模型的训练造成影响,需要对数据集进行重采样,使得两个类别的样本数量大致相等。
在这个过程中,使用了resample函数对数据集进行下采样,其中replace=False表示不放回采样,n_samples=20000表示采样后得到的数据集中样本的数量为20000,random_state=123表示随机数生成器的种子,用于控制采样的随机性。最后,使用pd.concat函数将下采样后的数据集和原始取值为1的数据集进行合并,得到新的数据集df。
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