<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per raggruppare le righe in intervalli di 5 minuti in un DataFrame panda:<\/span><\/p>\n Questa particolare formula presuppone che l’indice del tuo DataFrame contenga valori datetime e calcola la somma di ciascuna colonna nel DataFrame, raggruppata in intervalli di 5 minuti.<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n Correlati:<\/strong> un’introduzione a resample() nei panda<\/a><\/span><\/p>\n Diciamo di avere il seguente DataFrame panda che mostra le vendite effettuate da un’azienda in date e orari diversi:<\/span><\/p>\n Correlato:<\/strong> Come creare un intervallo di date in Pandas<\/a><\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare la seguente sintassi per calcolare la somma delle vendite raggruppate per intervalli di 5 minuti:<\/span><\/p>\n Ecco come interpretare il risultato:<\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare una sintassi simile per calcolare i valori massimi di vendita e i valori di reso, raggruppati in intervalli di 5 minuti:<\/span><\/p>\n Possiamo usare una sintassi simile per calcolare qualsiasi valore che vogliamo raggruppare in intervalli di 5 minuti.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:<\/span><\/p>\n Come raggrupparsi di giorno tra i panda<\/a> \u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per raggruppare le righe in intervalli di 5 minuti in un DataFrame panda: df. resample (‘ 5min ‘). sum () Questa particolare formula presuppone che l’indice del tuo DataFrame contenga valori datetime e calcola la somma di ciascuna colonna nel DataFrame, raggruppata in intervalli di 5 minuti. […]<\/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 Esempio: come raggruppare i panda a intervalli di 5 minuti<\/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 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come raggruppare per settimana nei panda<\/a>
Come raggruppare per mese su Pandas<\/a>
Come raggruppare per trimestre in Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"