{"id":3755,"date":"2023-07-15T18:09:49","date_gmt":"2023-07-15T18:09:49","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/nl\/groep-pandas-in-intervallen-van-5-minuten\/"},"modified":"2023-07-15T18:09:49","modified_gmt":"2023-07-15T18:09:49","slug":"groep-pandas-in-intervallen-van-5-minuten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/nl\/groep-pandas-in-intervallen-van-5-minuten\/","title":{"rendered":"Hoe panda's in intervallen van 5 minuten te groeperen"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om rijen te groeperen in intervallen van 5 minuten in een Panda DataFrame:<\/span><\/p>\n

 df. resample<\/span> (' 5min<\/span> '). sum<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n
 Deze specifieke formule gaat ervan uit dat de index van uw DataFrame datetime-waarden bevat en berekent de som van elke kolom in het DataFrame, gegroepeerd in intervallen van 5 minuten.<\/span><\/p>\n
 Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken.<\/span><\/p>\n
 Gerelateerd:<\/strong> Een inleiding tot resample() in panda’s<\/a><\/span><\/p>\n
 Voorbeeld: Panda’s groeperen in intervallen van 5 minuten<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Laten we zeggen dat we het volgende panda’s DataFrame hebben dat de verkopen weergeeft die een bedrijf op verschillende datums en tijden heeft gerealiseerd:<\/span><\/p>\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
 We kunnen de volgende syntaxis gebruiken om de som van de verkopen te berekenen, gegroepeerd in intervallen van 5 minuten:<\/span><\/p>\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
 Zo interpreteert u het resultaat:<\/span><\/p>\n
 Gerelateerd:<\/strong> Hoe u een datumbereik in Panda’s kunt maken<\/a><\/span><\/p>\n