pylot数据的小时、日、月、季度、年的统计与对比

Pylot是一个比较通用的Python数据分析库，它支持各种时间尺度的数据统计。下面是针对小时、日、月、季度、年的统计与对比的示例代码：

首先，我们需要生成一些随机的时间序列数据：

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(123)
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2020', end='12/31/2020', freq='H')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df['data'] = np.random.randint(0,100,size=(len(date_rng)))

然后，我们可以使用Pylot的groupby和resample函数对数据进行统计：

# 小时统计
hourly_stats = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='1H')).agg({'data': 'mean'})
print(hourly_stats.head())

# 日统计
daily_stats = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='1D')).agg({'data': 'mean'})
print(daily_stats.head())

# 月统计
monthly_stats = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='1M')).agg({'data': 'mean'})
print(monthly_stats.head())

# 季度统计
quarterly_stats = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='Q')).agg({'data': 'mean'})
print(quarterly_stats.head())

# 年统计
yearly_stats = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='Y')).agg({'data': 'mean'})
print(yearly_stats.head())

其中，freq参数可以设置为'H'、'D'、'M'、'Q'、'Y'来表示小时、日、月、季度、年的时间尺度。

此外，我们还可以使用Pylot的resample函数来进行统计：

# 小时统计
hourly_stats = df.set_index('date').resample('1H').mean()
print(hourly_stats.head())

# 日统计
daily_stats = df.set_index('date').resample('1D').mean()
print(daily_stats.head())

# 月统计
monthly_stats = df.set_index('date').resample('1M').mean()
print(monthly_stats.head())

# 季度统计
quarterly_stats = df.set_index('date').resample('Q').mean()
print(quarterly_stats.head())

# 年统计
yearly_stats = df.set_index('date').resample('Y').mean()
print(yearly_stats.head())

与groupby方法类似，resample方法的参数也可以设置为'H'、'D'、'M'、'Q'、'Y'来表示不同的时间尺度。