Як згрупувати за днями в pandas dataframe (з прикладом)


Ви можете використовувати наступний базовий синтаксис для групування рядків за днями в pandas DataFrame:

 df. groupby (df. your_date_column . dt . day )[' values_column ']. sum ()

Ця конкретна формула групує рядки за датою у стовпці your_date_column і обчислює суму значень для стовпця values_column у DataFrame.

Зверніть увагу, що функція dt.day() витягує день зі стовпця дати в pandas.

У наступному прикладі показано, як використовувати цей синтаксис на практиці.

Приклад: як згрупувати за днями в пандах

Скажімо, у нас є такий пандас DataFrame, який показує продажі, здійснені компанією в різні дати:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' date ': pd. date_range (start=' 1/1/2020 ', freq=' 8h ', periods= 10 ),
                   ' sales ': [6, 8, 9, 11, 13, 8, 8, 15, 22, 9],
                   ' returns ': [0, 3, 2, 2, 1, 3, 2, 4, 1, 5]})

#view DataFrame
print (df)

                 date sales returns
0 2020-01-01 00:00:00 6 0
1 2020-01-01 08:00:00 8 3
2 2020-01-01 16:00:00 9 2
3 2020-01-02 00:00:00 11 2
4 2020-01-02 08:00:00 13 1
5 2020-01-02 16:00:00 8 3
6 2020-01-03 00:00:00 8 2
7 2020-01-03 08:00:00 15 4
8 2020-01-03 16:00:00 22 1
9 2020-01-04 00:00:00 9 5

Пов’язане: Як створити діапазон дат у Pandas

Ми можемо використати такий синтаксис, щоб обчислити суму продажів, згрупованих за днями:

 #calculate sum of sales grouped by day
df. groupby (df. date . dt . day )[' sales ']. sum ()

date
1 23
2 32
3 45
4 9
Name: sales, dtype: int64

Ось як інтерпретувати результат:

  • Загальна кількість продажів 1 січня склала 23 .
  • Загальна кількість продажів 2 січня склала 32 .
  • Загальна кількість продажів, здійснених 3 січня, склала 45 .
  • Загальна кількість продажів 4 січня склала 9 .

Ми можемо використовувати аналогічний синтаксис для обчислення максимальних значень продажів, згрупованих за місяцями:

 #calculate max of sales grouped by day
df. groupby (df. date . dt . day )[' sales ']. max ()

date
1 9
2 13
3 22
4 9
Name: sales, dtype: int64

Ми можемо використовувати аналогічний синтаксис для обчислення будь-якого значення, яке ми хочемо згрупувати за щоденним значенням стовпця дати.

Примітка . Повну документацію щодо операції GroupBy в pandas можна знайти тут .

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в pandas:

Як згрупувати за тижнями в пандах
Як групувати за місяцями в Pandas
Як групувати за кварталами в Pandas

Додати коментар

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *