使用python pandas计算每日总和

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

我正在尝试使用熊猫计算每日总价值。这是测试文件-http://pastebin.com/uSDfVkTS

这是我到目前为止提出的代码：

import numpy as np
import datetime as dt
import pandas as pd
f = np.genfromtxt('test', dtype=[('datetime', '|S16'), ('data', '<i4')], delimiter=',')
dates = [dt.datetime.strptime(i, '%Y-%m-%d %H:%M') for i in f['datetime']]
s = pd.Series(f['data'], index = dates)
d = s.resample('D', how='sum')

使用给定的测试文件，将产生：

2012-01-02    1128
Freq: D

第一个问题是计算出的总和对应于第二天。我已经能够通过使用参数loffset =’-1d’解决此问题。

现在的实际问题是数据可能不是从一天的00:30开始，而是从一天的任何时间开始。此外，数据的空白处也填充了“ nan”值。

也就是说，是否可以将计算每日总和所需的值的数量设置为较低的阈值？（例如，如果一天中少于40个值，则用NaN代替总和）

我相信可以定义一个自定义函数来做到这一点，并在“ how”参数中对其进行引用，但是我不知道如何对函数本身进行编码。

回答：

您可以直接在Pandas中进行操作：

s = pd.read_csv('test', header=None, index_col=0, parse_dates=True)
d = s.groupby(lambda x: x.date()).aggregate(lambda x: sum(x) if len(x) >= 40 else np.nan)
             X.2
2012-01-01  1128

以上是 使用python pandas计算每日总和 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/400032.html

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