Группировка данных с помощью pandas resample

С помощью метода resample в библиотеке pandas можно проводить группировку данных по заданному периоду времени. Для этого необходимо сначала определить индекс датафрейма по времени с помощью функции set_index. Затем можно использовать метод resample для группировки данных по периоду времени, указанному в параметре rule.

Пример использования метода resample для группировки данных по заданному периоду времени:

import pandas as pd

# Создание датафрейма с данными
data = {'Date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05'],
        'Value': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# Установка индекса датафрейма по времени
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True)

# Группировка данных по неделям
df_resampled = df.resample('W').sum()

# Вывод результата
print(df_resampled)
    

В результате выполнения кода мы получим группировку данных по неделям:

            Value
Date             
2020-12-27     10
2021-01-03     60
2021-01-10     90
    

Таким образом, мы можем использовать метод resample для группировки данных по заданному периоду времени в pandas.

Разделение и сгруппировка данных с помощью pandas resample group by

Возможно, вы уже знакомы с библиотекой pandas и знаете, что она предоставляет нам мощные средства для манипуляций с данными. Одним из интересных функциональных возможностей pandas является метод resample(), который позволяет нам сделать выборку данных по времени и сгруппировать их по определенной периодичности.

Что такое группировка данных и зачем она нужна?

Группировка данных - это процесс разделения данных на группы основываясь на определенных критериях. Это позволяет нам суммировать, подсчитывать статистику или выполнять другие агрегирующие операции на этих группах данных. В контексте временных данных, группировка данных может быть особенно полезной для анализа трендов, сезонности и других временных аспектов данных.

Как использовать метод resample() в pandas?

Метод resample() может быть вызван на объекте pandas DataFrame или Series, который имеет временные индексы. В первую очередь, нам нужно убедиться, что наш индекс является временным.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с временным индексом
data = {'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04'],
        'value': [10, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df = df.set_index('date')

# Используем resample() для ежедневной группировки данных
df_daily = df.resample('D').sum()

В приведенном примере мы создали DataFrame с колонками "date" и "value", а затем преобразовали колонку "date" в объект времени с помощью метода pd.to_datetime(). Далее, мы установили индекс DataFrame в качестве столбца "date" с помощью метода set_index(). Теперь наш DataFrame готов для использования метода resample().

Мы вызываем метод resample() на DataFrame и указываем периодичность, с которой мы хотим сгруппировать данные. Здесь мы использовали 'D', чтобы получить ежедневные данные. Затем мы вызываем метод агрегации, в данном примере sum(), чтобы получить сумму значений для каждого дня.

Разные варианты периодичности в методе resample()

Метод resample() поддерживает широкий спектр периодичностей, которые можно использовать для группировки данных.

Вы можете выбрать нужную периодичность, основываясь на ваших потребностях анализа данных.

Методы агрегации данных

После применения метода resample(), вы можете использовать различные методы агрегации, чтобы получить нужную статистику или значения для каждой группы. Некоторые из них:

• sum(): сумма значений группы
• mean(): среднее значение группы
• count(): количество значений группы
• min(): минимальное значение группы
• max(): максимальное значение группы
• median(): медианное значение группы
• std(): стандартное отклонение группы

Например:

df_monthly_avg = df.resample('M').mean()
df_quarterly_sum = df.resample('Q').sum()

В приведенных примерах мы использовали методы mean() и sum() для расчета среднего значения и суммы значений соответственно.

Пример использования resample group by на реальных данных

Давайте рассмотрим реальный пример использования метода resample() на наборе данных о погоде. Данные будут представлять ежедневные значения температуры за год.

import pandas as pd

# Загрузка данных о погоде
weather_data = pd.read_csv('weather.csv')

# Преобразование столбца 'date' в объект времени
weather_data['date'] = pd.to_datetime(weather_data['date'])

# Установка столбца 'date' в качестве индекса
weather_data = weather_data.set_index('date')

# Ежедневная группировка данных и расчет средней температуры
daily_avg_temp = weather_data.resample('D').mean()['temperature']

# Еженедельная группировка данных и расчет максимальной температуры
weekly_max_temp = weather_data.resample('W').max()['temperature']

В этом примере мы загрузили набор данных о погоде, преобразовали столбец 'date' в объект времени, установили его в качестве индекса. Затем мы использовали метод resample() для ежедневной и еженедельной группировки данных и расчета средней и максимальной температуры соответственно.

Заключение

Метод resample group by в библиотеке pandas предоставляет удобный способ группировки временных данных и агрегации значений по выбранной периодичности. Вы можете использовать этот метод для анализа трендов, сезонности и других временных аспектов данных. Надеюсь, что этот артикль помог вам понять, как использовать метод resample group by и какую информацию он может предоставить для ваших данных.