<\/p>\n
Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut untuk mengelompokkan baris ke dalam interval 5 menit di pandas DataFrame:<\/span><\/p>\n Rumus khusus ini mengasumsikan bahwa indeks DataFrame Anda berisi nilai tanggal dan waktu dan menghitung jumlah setiap kolom di DataFrame, yang dikelompokkan ke dalam interval 5 menit.<\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan sintaksis ini dalam praktiknya.<\/span><\/p>\n Terkait:<\/strong>Pengantar resample() di pandas<\/a><\/span><\/p>\n Katakanlah kita memiliki panda DataFrame berikut yang menunjukkan penjualan yang dilakukan oleh suatu perusahaan pada tanggal dan waktu berbeda:<\/span><\/p>\n Terkait:<\/strong> Cara Membuat Rentang Tanggal di Pandas<\/a><\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk menghitung jumlah penjualan yang dikelompokkan berdasarkan interval 5 menit:<\/span><\/p>\n Berikut cara menafsirkan hasilnya:<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan sintaks serupa untuk menghitung nilai penjualan maksimum dan nilai pengembalian, yang dikelompokkan dalam interval 5 menit:<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan sintaks serupa untuk menghitung nilai apa pun yang ingin kita kelompokkan ke dalam interval 5 menit.<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan operasi umum lainnya di panda:<\/span><\/p>\n Cara mengelompokkan panda berdasarkan hari<\/a> Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut untuk mengelompokkan baris ke dalam interval 5 menit di pandas DataFrame: df. resample (‘ 5min ‘). sum () Rumus khusus ini mengasumsikan bahwa indeks DataFrame Anda berisi nilai tanggal dan waktu dan menghitung jumlah setiap kolom di DataFrame, yang dikelompokkan ke dalam interval 5 menit. Contoh berikut menunjukkan cara […]<\/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 Contoh: Cara mengelompokkan panda dalam interval 5 menit<\/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 Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h2>\n
Cara mengelompokkan panda berdasarkan minggu<\/a>
Cara mengelompokkan berdasarkan bulan di Pandas<\/a>
Cara mengelompokkan berdasarkan kuartal di Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"