Pythonは、年、月、日ごとにデータをグループ化してプロットします

参照:pd.Grouper
は次のとおりです。X軸は2014-7-24から2015-3-5までの日付であり、Y軸は日次売上です。
目標:日ごとに集計された売上を、週、月、年ごとに集計したものに変換します。
ここに画像の説明を挿入
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解決:

df_new=df_normal.groupby([pd.Grouper(key='日期',freq='W')])[['销量']].sum().reset_index()
df_new

結果は次のようになります。週ごとの売上が合計されていることがわかります。


日期	销量
0	2014-08-03	5698.10
1	2014-08-10	20778.00
2	2014-08-17	19775.20
3	2014-08-24	18904.80
4	2014-08-31	20946.10
5	2014-09-07	21164.20
6	2014-09-14	18832.70
7	2014-09-21	18376.70
8	2014-09-28	24253.44
9	2014-10-05	20048.80
10	2014-10-12	19328.00
11	2014-10-19	17779.10
12	2014-10-26	15300.10
13	2014-11-02	15130.20
14	2014-11-09	15395.80
15	2014-11-16	19114.90
16	2014-11-23	17706.70
17	2014-11-30	17485.20
18	2014-12-07	15847.30
19	2014-12-14	19300.60
20	2014-12-21	13925.50
21	2014-12-28	15134.40
22	2015-01-04	20265.00
23	2015-01-11	10048.80
24	2015-01-18	18539.80
25	2015-01-25	18447.70
26	2015-02-01	17835.50
27	2015-02-08	19593.20
28	2015-02-15	14531.70
29	2015-02-22	23654.10
30	2015-03-01	17901.30

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日ごとに集計した後の結果:
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転載: blog.csdn.net/wxfighting/article/details/123987888