pandas之数据分组和时间序列

不念不忘少年蓝@ 2023-01-11 09:19 311阅读 0赞

groupby， unique， date\_range， to\_datetime， resample

# hello pandas
    """
        Series : 列
        DataFrame : 表
    """
    
    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    #
    df_excel = pd.read_excel('./pandasFile/data.xlsx')
    print('\n12:')
    print(df_excel)
    """
            日期   名称  类别    单价  数量    金额
    0 2020-07-21  商品A  服装    30   3    90
    1 2020-07-22  商品B  服装   200   2   400
    2 2020-07-23  商品C  食品  1000   4  4000
    3 2020-07-24  商品A  服装    35   2    70
    4 2020-07-25  商品C  食品  1100   5  5500
    5 2020-07-26  商品B  服装   180   5   900
    """
    
    # 对类别进行分组
    grouped = df_excel.groupby('类别')
    print('\n26:')
    # <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x0000023E52EF5190>
    print(grouped)
    
    # 查看类别中的去重的 名称  unique
    for name, data in grouped:
        print('\n32:')
        print(name)
        print(data['名称'].unique())
    """
    服装
    ['商品A' '商品B']
    
    食品
    ['商品C']
    """
    
    # 得到类别组
    for name, data in grouped:
        print('\n45:')
        print(name)  # 服装 食品
        print(data)
    
    # 得到的类别组 求 数量和金额之和
    grouped_sum = grouped[['金额', '数量']].sum()
    print('\n51:')
    print(grouped_sum)
    """
          金额  数量
    类别
    服装  1460  12
    食品  9500   9
    """
    
    # 求类别中单价最高的
    grouped = df_excel.groupby(['类别', '名称'])
    grouped_max = grouped[['单价']].max()
    print('\n63:')
    print(grouped_max)   # 平均值：mean
    """
              单价
    类别 名称
    服装 商品A    35
         商品B   200
    食品 商品C  1100
    """
    
    # pandas 时间序列
    
    df_time = pd.date_range('2020-12-1', '2021-1-20')  # 初始化时间序列
    print('\n76:')
    print(df_time)
    """
    DatetimeIndex(['2020-12-01', '2020-12-02', '2020-12-03', '2020-12-04',
                   '2020-12-05', '2020-12-06', '2020-12-07', '2020-12-08',
                   '2020-12-09', '2020-12-10', '2020-12-11', '2020-12-12',
                   '2020-12-13', '2020-12-14', '2020-12-15', '2020-12-16',
                   '2020-12-17', '2020-12-18', '2020-12-19', '2020-12-20',
                   '2020-12-21', '2020-12-22', '2020-12-23', '2020-12-24',
                   '2020-12-25', '2020-12-26', '2020-12-27', '2020-12-28',
                   '2020-12-29', '2020-12-30', '2020-12-31', '2021-01-01',
                   '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05',
                   '2021-01-06', '2021-01-07', '2021-01-08', '2021-01-09',
                   '2021-01-10', '2021-01-11', '2021-01-12', '2021-01-13',
                   '2021-01-14', '2021-01-15', '2021-01-16', '2021-01-17',
                   '2021-01-18', '2021-01-19', '2021-01-20'],
                  dtype='datetime64[ns]', freq='D')
    freq:频率 D代表天的意思
    """
    
    # 以w周为频率查询
    df_time2 = pd.date_range('2020-12-1', '2021-1-20', freq='w')
    print('\n97:')
    print(df_time2)  # M：月； Q：季度； H：小时； T：分；  S：秒
    """
    DatetimeIndex(['2020-12-06', '2020-12-13', '2020-12-20', '2020-12-27',
                   '2021-01-03', '2021-01-10', '2021-01-17'],
                  dtype='datetime64[ns]', freq='W-SUN')
    """
    
    # 从2020年12-1 开始 返回10个周的 周期 periods
    df_time3 = pd.date_range('2020-12-1', freq='w', periods=10)
    print('\n108:')
    print(df_time3)
    """
    DatetimeIndex(['2020-12-06', '2020-12-13', '2020-12-20', '2020-12-27',
                   '2021-01-03', '2021-01-10', '2021-01-17', '2021-01-24',
                   '2021-01-31', '2021-02-07'],
                  dtype='datetime64[ns]', freq='W-SUN')
    """
    
    
    data = {
        'time': pd.date_range('2021-1-1', periods=10000, freq='T'),
        'cpu': np.random.randn(10000) + 10  # 随机数 都很平均
    }
    
    df = pd.DataFrame(data, columns=['time', 'cpu'])
    print('\n124:')
    print(df.head(5))
    """ 
                     time        cpu
    0 2021-01-01 00:00:00   8.902294
    1 2021-01-01 00:01:00  10.094323
    2 2021-01-01 00:02:00  11.266734
    3 2021-01-01 00:03:00  11.289507
    4 2021-01-01 00:04:00  10.089253
    """
    print('\n134:')
    print(df.tail(5))
    """
                        time        cpu
    9995 2021-01-07 22:35:00   7.666639
    9996 2021-01-07 22:36:00   9.253340
    9997 2021-01-07 22:37:00   9.262185
    9998 2021-01-07 22:38:00  10.740172
    9999 2021-01-07 22:39:00  11.003444
    """
    
    print('\n145:')
    print(df.info())
    """
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    RangeIndex: 10000 entries, 0 to 9999
    Data columns (total 2 columns):
     #   Column  Non-Null Count  Dtype
    ---  ------  --------------  -----
     0   time    10000 non-null  datetime64[ns]
     1   cpu     10000 non-null  float64
    dtypes: datetime64[ns](1), float64(1)
    memory usage: 156.4 KB
    """
    
    # 将索引变成时间参数  改成5分钟为一个间隔   (时间序列变成时间索引)
    
    s = pd.to_datetime(df.time)
    df.index = s
    
    df = df.drop('time', axis=1)
    print('\n165:')
    print(df.head())
    """
                               cpu
    time
    2021-01-01 00:00:00  10.236112
    2021-01-01 00:01:00   9.514566
    2021-01-01 00:02:00   9.204780
    2021-01-01 00:03:00   9.778110
    2021-01-01 00:04:00  11.129042
    """
    
    # 筛选出  10分钟的 数据
    # df['2021-01-01 00:00:00':'2021-01-01 00:10:00']
    
    # 筛选出一天的数据
    # df['2021-01-01']
    
    
    print('\n183:')
    print(df.groupby(df.index.date).mean())  # 以日期进行分组  index.hour   index.week
    """
                      cpu
    2021-01-01   9.992389
    2021-01-02   9.989297
    2021-01-03  10.027705
    2021-01-04  10.002606
    2021-01-05  10.023792
    2021-01-06  10.030702
    2021-01-07   9.985970
    """
    
    
    # 重采样 resample   之前是按照一分钟一次采集数据  这次按照五小时采集
    df_5H = df.resample('5H').mean()
    print('\n200:')
    print(df_5H.head())
    """
                               cpu
    time
    2021-01-01 00:00:00   9.920996
    2021-01-01 05:00:00  10.019273
    2021-01-01 10:00:00   9.999199
    2021-01-01 15:00:00   9.933910
    2021-01-01 20:00:00   9.886203
    """