pandas groupby (TimeGrouper)重写Q3
来源:互联网 发布:windows10看mac地址 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 22:20
import osimport pandas as pdimport datetimeroot = 'D:/select_files'all_sudu = pd.DataFrame()all_time = []for every_file in os.listdir(root):#每个文件取一列 df=pd.read_csv(os.path.join(root,every_file),sep=',').iloc[:,3].replace('/////',np.nan) #print df#解析文件名中所包含的日期并转换为datatime格式 time_index = pd.to_datetime(every_file.split('_')[4]) #print time_index all_time.append(time_index) all_sudu = all_sudu.append(df, ignore_index=True)#把time作为indexall_sudu.index = all_time#print all_sudu#生成日期范围rng = pd.date_range(start = '20130629020000', end = '20130629030000', freq='5min')#print rng#reindex从而实现日期范围内未有的部分全部插空值all_time_sudu = all_sudu.reindex(rng)#分组级运算和转换def demean(arr): return arr-arr.mean()demeaned = all_time_sudu.groupby(pd.TimeGrouper(freq='15min')).transform(demean)print demeaned
0 0
- pandas groupby (TimeGrouper)重写Q3
- pandas groupby重写Q3
- pandas重写Q3
- pandas groupby 最大最小值
- Pandas GroupBy对象
- pandas 的groupby函数
- Pandas+groupby用法讲解
- pandas groupby使用
- pandas groupby 详解
- pandas--系列之groupby
- 理解pandas的groupby().apply()
- pandas-如何保存groupby函数的结果?
- pandas聚合和分组运算之groupby
- Pandas GroupBy 分组(分割-应用-组合)
- Pandas GroupBy对象 索引与迭代
- pandas函数应用篇之GroupBy.apply
- pandas聚合和分组运算之groupby
- 关于pandas.DataFrame的groupby的用法
- EFCode First 导航属性
- EFCode First 导航属性
- EFCode First 导航属性
- 斐波那契数列问题
- java 微信开发
- pandas groupby (TimeGrouper)重写Q3
- EFCode First 导航属性
- mysql 数据库分区
- 探索angular源码--启动(1)
- 【Android归纳】Asynctask与Handler异步综述
- Android中获取应用程序(包)的信息-----PackageManager的使用(一)
- 九度oj 1444
- 笔试题:09年_atoi
- C#中Using用法