- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
尝试将每周 8 个时间点的样本减少到 2 个点,每个点代表 4 周内的平均值,我使用 resample()。我首先使用 (60*60*24*7*4) 秒定义规则,结果发现我最终出现了 3 个时间点,最新的一个是虚拟的。开始检查它,我注意到如果我将规则定义为 4W 或 28D 就可以了,但是下降到 672H 或更小的单位(分钟、秒……)就会出现额外的伪造列。本次测试代码:
import numpy as np
import pandas as pd
d = np.arange(16).reshape(2, 8)
res = []
for month in range(1,13):
start_date = str(month) + '/1/2014'
df = pd.DataFrame(data=d, index=['A', 'B'], columns=pd.date_range(start_date, periods=8, freq='7D'))
print(df, '\n')
dfw = df.resample(rule='4W', how='mean', axis=1, closed='left', label='left')
print('4 Weeks:\n', dfw, '\n')
dfd = df.resample(rule='28D', how='mean', axis=1, closed='left', label='left')
print('28 Days:\n', dfd, '\n')
dfh = df.resample(rule='672H', how='mean', axis=1, closed='left', label='left')
print('672 Hours:\n', dfh, '\n')
dfm = df.resample(rule='40320T', how='mean', axis=1, closed='left', label='left')
print('40320 Minutes:\n', dfm, '\n')
dfs = df.resample(rule='2419200S', how='mean', axis=1, closed='left', label='left')
print('2419200 Seconds:\n', dfs, '\n')
res.append(([start_date], dfh.shape[1] == dfd.shape[1]))
print('\n\n--------------------------\n\n')
[print(res[i]) for i in range(12)]
pass
打印为(我在这里仅粘贴了最后一次迭代的打印输出):
2014-11-01 2014-11-29 2014-12-27
A 1.5 5.5 NaN
B 9.5 13.5 NaN
2014-12-01 2014-12-08 2014-12-15 2014-12-22 2014-12-29 2015-01-05 \
A 0 1 2 3 4 5
B 8 9 10 11 12 13
2015-01-12 2015-01-19
A 6 7
B 14 15
4 Weeks:
2014-11-30 2014-12-28
A 1.5 5.5
B 9.5 13.5
28 Days:
2014-12-01 2014-12-29
A 1.5 5.5
B 9.5 13.5
672 Hours:
2014-12-01 2014-12-29 2015-01-26
A 1.5 5.5 NaN
B 9.5 13.5 NaN
40320 Minutes:
2014-12-01 2014-12-29 2015-01-26
A 1.5 5.5 NaN
B 9.5 13.5 NaN
2419200 Seconds:
2014-12-01 2014-12-29 2015-01-26
A 1.5 5.5 NaN
B 9.5 13.5 NaN
--------------------------
(['1/1/2014'], False)
(['2/1/2014'], True)
(['3/1/2014'], True)
(['4/1/2014'], True)
(['5/1/2014'], False)
(['6/1/2014'], False)
(['7/1/2014'], False)
(['8/1/2014'], False)
(['9/1/2014'], False)
(['10/1/2014'], False)
(['11/1/2014'], False)
(['12/1/2014'], False)
因此,从 9 月初开始的 date_range 存在错误,并且 3 个月(二月至四月)没有错误。要么我错过了什么,要么它是一个错误,是吗?
最佳答案
感谢@DSM和@Andy,确实我有pandas 0.15.1,升级到最新的0.15.2解决了它
关于python - Pandas 重采样错误?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28332644/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!