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如何按id对列重新采样
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<p>我有一个数据集,比如:</p> <pre><code>id date value 1 16-12-1 9 1 16-12-1 8 1 17-1-1 18 2 17-3-4 19 2 17-3-4 20 1 17-4-3 21 2 17-7-13 12 3 17-8-9 12 2 17-9-12 11 1 17-11-12 19 3 17-11-12 21 </code></pre> <p>上面唯一的结构是按日期对行进行排序。在</p> <p>我想做的是,按id分组并重新采样日期,这样每个id都有相同的数值。每月、每周或每天重新取样就足够了。在</p> <p>我的最终数据集(每年重新采样时)如下所示:</p> ^{pr2}$ <p>如何实施?这行吗(因为日期字段中没有秒,即它不是标准的pandas datetime对象)?在</p> <pre><code>dataframe.groupby(id).resample('year') </code></pre> <p>有没有更快的方法?在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>按id列出的周总和:</p> <pre><code>df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%y-%m-%d') df = df.set_index('date') df.groupby('id').resample('W')['value'].agg('sum').loc[lambda x: x>0] </code></pre> <p>输出:</p> ^{pr2}$
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