python pandas重采样计数和总和

Posted 2023-03-11

【中文标题】python pandas重采样计数和总和

【英文标题】：python pandas resample count and sum

【发布时间】：2017-08-13 19:02:16

【问题描述】：

我有按日期计算的数据，并希望按周创建一个新的数据框，其中包含销售额总和和类别计数。

#standard packages
import numpy as np
import pandas as pd

#visualization
%matplotlib inline
import matplotlib.pylab as plt

#create weekly datetime index
edf = pd.read_csv('C:\Users\j~\raw.csv', parse_dates=[6])
edf2 = edf[['DATESENT','Sales','Category']].copy()
edf2

#output

DATESENT    |  SALES  | CATEGORY
2014-01-04      100        A
2014-01-05      150        B
2014-01-07      150        C
2014-01-10      175        D

#create datetime index of week
edf2['DATESENT']=pd.to_datetime(edf2['DATESENT'],format='%m/%d/%Y')
edf2 = edf2.set_index(pd.DatetimeIndex(edf2['DATESENT']))
edf2.resample('w').sum()
edf2

#output

            SALES CATEGORY 
DATESENT     
2014-01-05  250      AB
2014-01-12  325      CD

但我正在寻找

           SALES CATEGORY 
DATESENT     
2014-01-05  250      2
2014-01-12  325      2

这没用...

edf2 = e2.resample('W').agg("Category":len,"Sales":np.sum)

谢谢

【参考方案1】：

Agg 将字典作为 various formats 中的参数。

edf2 = e2.resample('W').agg("Category":'size',"Sales":'sum')

【讨论】：

也是一个很好的答案+1

谢谢，我正在向您学习 piRSquared。我确实更喜欢 TimeGrouper，而不是一般的重新采样。

非常感谢，有没有办法做大小但又不同？那么如果有两次A类，就算一次呢？

是的，您可以更改“nunique”的尺寸。看看这是否适合你。

谢谢！两个答案都很好，试图弄清楚我是否可以同时接受

【参考方案2】：

使用pd.TimeGrouper + agg

f = 'SALES': 'sum', 'CATEGORY': 'count'
g = pd.TimeGrouper('W')
df.set_index('DATESENT').groupby(g).agg(f)

            CATEGORY  SALES
DATESENT                   
2014-01-05         2    250
2014-01-12         2    325

【讨论】：

TimeGrouper 与重采样相比有什么优势？我需要将此数据用于时间序列预测，我可以将它与 TImegrouper 一起使用吗？有没有办法对类别进行不同的计数？谢谢

@jeangelj 使用 TimeGrouper 没有真正明显的优势。是的！要获取唯一值的数量，请将 'count' 替换为 'nunique'

谢谢！两个答案都很好，试图弄清楚我是否可以同时接受

@jeangelj 不，你不能。您可以对两者都投赞成票！...选择您认为最有帮助的答案，如果您仍然无法决定，请接受 ScottBoston 的答案

谢谢@piRSquared，你每隔一天就帮我一次，所以我一定会很快给你加分（我保证）——我都赞成——非常感谢你的帮助，这是无价的