问题:熊猫重新采样文档
因此,我完全理解如何使用resample,但是文档在解释这些选项方面做得不好。
因此,resample除了以下两个以外,函数中的大多数选项都非常简单:
- rule:表示目标转换的偏移量字符串或对象
- 方式:字符串,下采样或重新采样的方法,默认为“均值”
因此,通过查看我在网上找到的尽可能多的示例,我可以看到规则可以'D'在一天,'xMin'几分钟,'xL'几毫秒内完成,但这就是我所能找到的全部。
如何我看到的情况如下:'first',np.max,'last','mean',和'n1n2n3n4...nx'其中nx为每列索引的第一个字母。
因此,我在文档中缺少的某个地方显示了pandas.resample规则的每个选项以及如何输入?如果是,在哪里,因为我找不到它。如果没有,那么他们有什么选择?
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B         business day frequency
C         custom business day frequency (experimental)
D         calendar day frequency
W         weekly frequency
M         month end frequency
SM        semi-month end frequency (15th and end of month)
BM        business month end frequency
CBM       custom business month end frequency
MS        month start frequency
SMS       semi-month start frequency (1st and 15th)
BMS       business month start frequency
CBMS      custom business month start frequency
Q         quarter end frequency
BQ        business quarter endfrequency
QS        quarter start frequency
BQS       business quarter start frequency
A         year end frequency
BA, BY    business year end frequency
AS, YS    year start frequency
BAS, BYS  business year start frequency
BH        business hour frequency
H         hourly frequency
T, min    minutely frequency
S         secondly frequency
L, ms     milliseconds
U, us     microseconds
N         nanoseconds请参阅时间序列文档。它包括偏移量列表(和“锚定”偏移量),以及有关重采样的部分。
请注意,没有所有不同how选项的列表,因为它可以是任何NumPy数组函数,并且可以通过nameby传递通过groupby分派可用的任何函数how。
回答 1
不仅限于此,但您可能正在寻找以下列表:
B   business day frequency
C   custom business day frequency (experimental)
D   calendar day frequency
W   weekly frequency
M   month end frequency
BM  business month end frequency
MS  month start frequency
BMS business month start frequency
Q   quarter end frequency
BQ  business quarter endfrequency
QS  quarter start frequency
BQS business quarter start frequency
A   year end frequency
BA  business year end frequency
AS  year start frequency
BAS business year start frequency
H   hourly frequency
T   minutely frequency
S   secondly frequency
L   milliseconds
U   microseconds来源:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#offset-aliases
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