关于时间聚合函数python的信息
利用Python进行数据分析(9)-重采样resample和频率转换
Python-for-data-重新采样和频率转换
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重新采样指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的过程。
但是也并不是所有的采样方式都是属于上面的两种
pandas中使用resample方法来实现频率转换，下面是resample方法的参数详解：
将数据聚合到一个规则的低频上，例如将时间转换为每个月，"M"或者"BM"，将数据分成一个月的时间间隔。
每个间隔是半闭合的，一个数据只能属于一个时间间隔。时间间隔的并集必须是整个时间帧
默认情况下，左箱体边界是包含的。00:00的值是00：00到00：05间隔内的值
产生的时间序列按照每个箱体左边的时间戳被标记。
传递span class="mark"label="right"/span可以使用右箱体边界标记时间序列
向loffset参数传递字符串或者日期偏置
在金融数据中，为每个数据桶计算4个值是常见的问题：
通过span class="girk"ohlc聚合函数/span能够得到四种聚合值列的DF数据
低频转到高频的时候会形成缺失值
ffill() ：使用前面的值填充， limit 限制填充的次数
Python聚合函数使用
#encoding=utf-8
def getRows():
names = ["A", "B"]
rows = [
[1, 'm'],
[2, 'm'],
[3, 'q'],
[3, 'q'],
[2, 'q'],
[1, 's'],
[4, 's'],
[2, 's'],
[1, 's'],
[3, 'm']
]
rs = []
for row in rows:
rs.append(dict(zip(names, row)))
return rs
def count():
rs = getRows()
# 取所有B=m的行
rs = [r for r in rs if r["B"] == 'm']
rs = sorted(rs, key=lambda r: r["B"])
# 计算数量
result = {}
for r in rs:
if r["A"] in result:
result[r["A"]] += 1
else:
result[r["A"]] = 1
return result
print count()
python--pandas分组聚合
groupby 方法是pandas中的分组方法，对数据框采用 groupby 方法后，返回的是 DataFrameGroupBy 对象，一般分组操作后会进行聚合操作。
对数据框按 A 列进行分组，产生分组数据框。分组数据框是可迭代对象，可以进行循环遍历，可以看出在循环中，每个元素的类型是元组，
元组的第一个元素是分组值，第二个元素是对应的分组数据框。
可以对分组后的数据框直接使用聚合方法 agg ，对分组数据框的每一列计算统计函数值。
可以根据数据框外的序列数据对数据框进行分组，需要注意 序列长度需要与数据框行数相同 。
可以根据数据框的多列对数据框进行分组。
根据 A , B 列进行分组，然后求和。
可以根据索引对数据框进行分组，需要设置 level 参数。
数据框只有一层索引，设置参数 level=0 。
当数据框索引有多层时，也可以根据需求设置 level 参数，完成分组聚合。
设置 level 参数，如需要根据第一层索引，即 id1 进行分组，可以设置 level=0 或 level='id1' 完成分组聚合。
分组后一般会进行聚合操作，用 agg 方法进行聚合。
对分组后数据框使用单个函数进行聚合，单个聚合函数会对每列进行计算，然后合并返回。聚合函数以字符串的形式传入。
可以对分组后的数据指定列进行分组聚合。需要注意 子列需要用[]包裹 。
聚合函数也可以传入自定义的匿名函数。
聚合函数可以是多个函数。聚合时，多个聚合函数会对每列进行计算，然后合并返回。聚合函数以列表的形式传入。
聚合返回后的数据列名有两层索引，第一层是聚合的列名，第二层是使用的聚合函数名。如果需要对返回的聚合函数名重命名，
需要在传参时，传入元组，第一个元素为聚合函数名，第二个元素为聚合函数。
同样，也可以传入匿名函数。
如果需要对不同的列进行不同的聚合计算，则需要传入字典的形式。
可以重命名聚合后的列名，注意 只能对一列传入一个聚合函数时有效 。
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