pandas中时序数据分组运算的示例分析

一、Pandas 中时序数据分组运算概述

Pandas 是一个 Python 数据分析库，提供了非常强大的时序数据分析功能，可以帮助我们快速有效地进行数据分析和可视化。Pandas 中的时序数据分组运算可以按指定的时间间隔对数据进行分组，并对分组后的数据进行聚合操作，比如求和、求平均值等，可以极大地提高分析效率。

二、Pandas 中时序数据分组运算实例

下面我们以一个实例来说明 Pandas 中的时序数据分组运算，实例中我们使用的数据是某商城每日销售量，数据如下：

date        sales
2020-01-01  100
2020-01-02  200
2020-01-03  300
2020-01-04  400
2020-01-05  500
2020-01-06  600
2020-01-07  700
2020-01-08  800
2020-01-09  900
2020-01-10  1000

首先，我们使用 Pandas 读取数据：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('sales.csv')

然后，我们使用 Pandas 的 resample() 函数对数据进行分组，按每周的星期一进行分组：

df.resample('W-MON', on='date').sum()

最后，我们可以得到每周销售量的统计结果：

date        sales
2020-01-06  2100
2020-01-13  4100

三、总结

本文介绍了 Pandas 中时序数据分组运算的示例分析，我们使用 Pandas 的 resample() 函数对数据进行分组，并对分组后的数据进行聚合操作，最终获得每周销售量的统计结果。Pandas 中的时序数据分组运算可以极大地提高分析效率，对于时序数据的分析和可视化有着重要的作用。