【问题标题】:how to subsequently aggregate the value in time series in pandas如何随后在熊猫中聚合时间序列中的值
【发布时间】:2020-02-08 12:44:30
【问题描述】:

为这个话题道歉,因为我不确定用一句话来描述我的疑问的正确方式。我有一个如下所示的数据框:

date       numbers
1/1/2019   5
2/1/2019   3
3/1/2019   6
4/1/2019   3
5/1/2019   1
6/1/2019   4

我想以指定的间隔聚合(包括重叠) 最终的数据框应如下所示: 对于 n = 2

date      numbers   
2/1/2019  8       (sum of 1/1/2019 and 2/1/2019)  
3/1/2019  9       (sum of 2/1/2019 and 3/1/2019) 
4/1/2019  9       (sum of 3/1/2019 and 4/1/2019)
5/1/2019  4
6/1/2019  5

我尝试的是来自链接Take the sum of every N rows in a pandas series 但问题是总和是 (1/1/2019 和 2/1/2019), (3/1/2019,4/1/2019), (5/1/2019 和 6/1/2019)没有重叠。

请指教

【问题讨论】:

    标签: python pandas numpy


    【解决方案1】:

    我们可以rolling

    df.set_index('date').rolling(2).sum()
                numbers
    date               
    2019-01-01      NaN
    2019-02-01      8.0
    2019-03-01      9.0
    2019-04-01      9.0
    2019-05-01      4.0
    2019-06-01      5.0
    

    【讨论】:

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