<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um Zeilen in einem Pandas-DataFrame in 5-Minuten-Intervallen zu gruppieren:<\/span><\/p>\n Diese spezielle Formel geht davon aus, dass der Index Ihres DataFrame Datums-\/Uhrzeitwerte enth\u00e4lt und berechnet die Summe jeder Spalte im DataFrame, gruppiert in 5-Minuten-Intervalle.<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n Verwandt:<\/strong> Eine Einf\u00fchrung in resample() in Pandas<\/a><\/span><\/p>\n Nehmen wir an, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der die von einem Unternehmen zu verschiedenen Daten und Zeiten get\u00e4tigten Verk\u00e4ufe anzeigt:<\/span><\/p>\n Verwandte Themen:<\/strong> So erstellen Sie einen Datumsbereich in Pandas<\/a><\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um die Summe der Verk\u00e4ufe gruppiert nach 5-Minuten-Intervallen zu berechnen:<\/span><\/p>\n So interpretieren Sie das Ergebnis:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen eine \u00e4hnliche Syntax verwenden, um maximale Verkaufswerte und R\u00fcckgabewerte zu berechnen, gruppiert in 5-Minuten-Intervallen:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen eine \u00e4hnliche Syntax verwenden, um jeden Wert zu berechnen, den wir in 5-Minuten-Intervalle gruppieren m\u00f6chten.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n Wie man Pandas nach Tag gruppiert<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um Zeilen in einem Pandas-DataFrame in 5-Minuten-Intervallen zu gruppieren: df. resample (‚ 5min ‚). sum () Diese spezielle Formel geht davon aus, dass der Index Ihres DataFrame Datums-\/Uhrzeitwerte enth\u00e4lt und berechnet die Summe jeder Spalte im DataFrame, gruppiert in 5-Minuten-Intervalle. Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df. resample<\/span> (' 5min<\/span> '). sum<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel: So gruppieren Sie Pandas in 5-Minuten-Intervallen<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' date<\/span> ': pd.date_range<\/span> (start=' 1\/1\/2020<\/span> ', freq=' min<\/span> ', periods= 12<\/span> ),\n ' sales<\/span> ': [6, 8, 9, 11, 13, 8, 8, 15, 22, 9, 8, 4],\n ' returns<\/span> ': [0, 3, 2, 2, 1, 3, 2, 4, 1, 5, 3, 2]})\n\n#set 'date' column as index\n<\/span>df = df. set_index<\/span> (' date<\/span> ')\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n sales returns\ndate \n2020-01-01 00:00:00 6 0\n2020-01-01 00:01:00 8 3\n2020-01-01 00:02:00 9 2\n2020-01-01 00:03:00 11 2\n2020-01-01 00:04:00 13 1\n2020-01-01 00:05:00 8 3\n2020-01-01 00:06:00 8 2\n2020-01-01 00:07:00 15 4\n2020-01-01 00:08:00 22 1\n2020-01-01 00:09:00 9 5\n2020-01-01 00:10:00 8 3\n2020-01-01 00:11:00 4 2\n<\/strong><\/span><\/pre>\n #calculate sum of sales and returns grouped by 5-minute intervals\ndf. resample<\/span> (' 5min<\/span> '). sum<\/span> ()\n\n sales returns\ndate\t\t\n2020-01-01 00:00:00 47 8\n2020-01-01 00:05:00 62 15\n2020-01-01 00:10:00 12 5<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
#calculate max of sales and max of returns grouped by 5-minute intervals\ndf. resample<\/span> (' 5min<\/span> '). max<\/span> ()\n\n\t sales returns\ndate\t\t\n2020-01-01 00:00:00 13 3\n2020-01-01 00:05:00 22 5\n2020-01-01 00:10:00 8 3<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So gruppieren Sie Pandas nach Woche<\/a>
So gruppieren Sie bei Pandas nach Monaten<\/a>
So gruppieren Sie in Pandas nach Vierteln<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"