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边缘数据治理
Pandas Resample Upsample数据的最后日期/边缘
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Pandas Resample Upsample数据的最后日期/边缘
作者:
Gassyc加西可
发布时间:
2024-05-12 05:03:36 (2月前)
转自：
<div class =“excerpt”> 我想每周上传一次 <span class =“result-highlight”> 数据 </跨度> 每天 <span class =“result-highlight”> 数据 </跨度> 但是，我很难对最后一个进行上采样 <span class =“result-highlight”> 边缘 </跨度> 。我怎么能这样做？ 将pandas导入为pd 导入日期时间 df = pd.DataFrame（{'wkstart </DIV>
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v-star*위위
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2019-08-31 10-32
<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 为每周的结束分配一列 <code> stack </code> ，在使用之前的 <code> groupby </code> 尝试： </p> <pre> <code> (df.assign(end=df['wk start'].add(pd.DateOffset(6))).set_index( ['car', 'sales']).stack() .rename('wk start').reset_index([0, 1]) .set_index('wk start').groupby('car') .resample('D').pad() ) </code> </pre> <P> 输出： </p> <pre> <code> car sales car wk start tesla model 3 2018-08-12 tesla model 3 38000 2018-08-13 tesla model 3 38000 2018-08-14 tesla model 3 38000 2018-08-15 tesla model 3 38000 2018-08-16 tesla model 3 38000 2018-08-17 tesla model 3 38000 2018-08-18 tesla model 3 38000 2018-08-19 tesla model 3 40000 2018-08-20 tesla model 3 40000 2018-08-21 tesla model 3 40000 2018-08-22 tesla model 3 40000 2018-08-23 tesla model 3 40000 2018-08-24 tesla model 3 40000 2018-08-25 tesla model 3 40000 tesla model x 2018-08-12 tesla model x 98000 2018-08-13 tesla model x 98000 2018-08-14 tesla model x 98000 2018-08-15 tesla model x 98000 2018-08-16 tesla model x 98000 2018-08-17 tesla model x 98000 2018-08-18 tesla model x 98000 </code> </pre> </DIV>
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记忆只剩空城
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2019-08-31 10-32
<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 你也可以这样做： </p> <pre> <code> (pd.melt(df.assign(w = df['wk start']+pd.DateOffset(6)),df.columns[1:],value_name = "wk start").drop('variable',1).set_index('wk start').groupby('car').resample('D').pad()) car sales car wk start tesla model 3 2018-08-12 tesla model 3 38000 2018-08-13 tesla model 3 38000 2018-08-14 tesla model 3 38000 2018-08-15 tesla model 3 38000 2018-08-16 tesla model 3 38000 2018-08-17 tesla model 3 38000 2018-08-18 tesla model 3 38000 2018-08-19 tesla model 3 40000 2018-08-20 tesla model 3 40000 2018-08-21 tesla model 3 40000 2018-08-22 tesla model 3 40000 2018-08-23 tesla model 3 40000 2018-08-24 tesla model 3 40000 2018-08-25 tesla model 3 40000 tesla model x 2018-08-12 tesla model x 98000 2018-08-13 tesla model x 98000 2018-08-14 tesla model x 98000 2018-08-15 tesla model x 98000 2018-08-16 tesla model x 98000 2018-08-17 tesla model x 98000 2018-08-18 tesla model x 98000 </code> </pre> </DIV>
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一腔诗意喂了狗
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2019-08-31 10-32
<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 是的，你是对的，排除了最后的边缘数据。解决方案是将它们添加到输入 <code> DataFrame </code> - 我的解决方案创建了一个帮手 <code> Dataframe </code> 运用 <a href="http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.drop_duplicates.html" rel="nofollow noreferrer"> <code> drop_duplicates </code> </A> ，补充道 <code> 6 </code> 天和 <a href="http://pands.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.concat.html" rel="nofollow noreferrer"> <code> concat </code> </A> 是原创的 <code> df </code> 在使用解决方案之前： </p> <pre> <code> df1 = df.sort_values('wk start').drop_duplicates('car', keep='last').copy() df1['wk start'] = df1['wk start'] + pd.Timedelta(6, unit='d') df = pd.concat([df, df1], ignore_index=True) df = df.set_index('wk start').groupby('car').resample('D').pad() print (df) car sales car wk start tesla model 3 2018-08-12 tesla model 3 38000 2018-08-13 tesla model 3 38000 2018-08-14 tesla model 3 38000 2018-08-15 tesla model 3 38000 2018-08-16 tesla model 3 38000 2018-08-17 tesla model 3 38000 2018-08-18 tesla model 3 38000 2018-08-19 tesla model 3 40000 2018-08-20 tesla model 3 40000 2018-08-21 tesla model 3 40000 2018-08-22 tesla model 3 40000 2018-08-23 tesla model 3 40000 2018-08-24 tesla model 3 40000 2018-08-25 tesla model 3 40000 tesla model x 2018-08-12 tesla model x 98000 2018-08-13 tesla model x 98000 2018-08-14 tesla model x 98000 2018-08-15 tesla model x 98000 2018-08-16 tesla model x 98000 2018-08-17 tesla model x 98000 2018-08-18 tesla model x 98000 </code> </pre> </DIV>
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