pandas groupby, resample 按時間取樣
pandas 給時間劃分割槽間有幾種相似的方式
1.period_range
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.period_range.html
2. pandas Grouper 按時間取樣分組,引數和resample類似
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Grouper.html
3.resample 和groupby 類似
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.resample.html
closed{‘right’, ‘left’}, default None
Which side of bin interval is closed. The default is ‘left’ for all frequency offsets except for ‘M’, ‘A’, ‘Q’, ‘BM’, ‘BA’, ‘BQ’, and ‘W’ which all have a default of ‘right’.
label{‘right’, ‘left’}, default None
Which bin edge label to label bucket with. The default is ‘left’ for all frequency offsets except for ‘M’, ‘A’, ‘Q’, ‘BM’, ‘BA’, ‘BQ’, and ‘W’ which all have a default of ‘right’.
4.groupby.transform 分組執行函式
resample.transform 用法一樣的
#分組標準化
df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
'foo', 'bar'],
'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
'two', 'two'],
'C' : [1, 5, 5, 2, 5, 5],
'D' : [2.0, 5., 8., 1., 2., 9.]})
grouped = df.groupby('A')
grouped.transform(lambda x: (x - x.mean()) / x.std())
C D
0 -1.154701 -0.577350
1 0.577350 0.000000
2 0.577350 1.154701
3 -1.154701 -1.000000
4 0.577350 -0.577350
5 0.577350 1.000000
#得到分組的groupname
grouped.transform(lambda x: x.name)
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