Pandas（日付書式設定）を使用して毎日データを毎月リサンプル

Question

私はPandas DataFrameで毎日から毎月のデータを再サンプリングしようとしています。私はパンダを初めて使っているので、これを行う前に日付と時刻をフォーマットする必要があるかもしれませんが、インポートされた時系列データを扱うための適切なチュートリアルはありません。私が見つけたものは、YahooやQuandlから自動的にデータをインポートしています。ここで

が、私は私のデータフレームに持っているものである：ここでは dataframe segment screenshot

は、私は私のデータフレームを作成するために使用するコードです：

#Import excel file into a Pandas DataFrame 
df = pd.read_excel(open('2016_forex_daily_returns.xlsx','rb'), sheetname='Sheet 1') 

#Calculate the daily returns 
df['daily_ret'] = df['Equity'].pct_change() 

# Assume an average annual risk-free rate over the period of 5% 
df['excess_daily_ret'] = df['daily_ret'] - 0.05/252 

誰かが私は私が何をする必要があるか理解するのに役立ちます」 DataFrameの「Date」と「Time」列を使用して再サンプリングできますか？

Answer 1

についてはDataFrameを作成するには、使用の可能性である：

df = pd.read_excel('2016_forex_daily_returns.xlsx', sheetname='Sheet 1') 
print (df) 
     Date  Time Equity 
0 2016-01-03 22:16:22 300.38 
1 2016-01-04 22:16:00 300.65 
2 2016-01-05 14:26:02 301.65 
3 2016-01-06 19:08:13 302.10 
4 2016-01-07 18:39:00 302.55 
5 2016-01-08 22:16:04 308.24 
6 2016-01-11 02:49:39 306.69 
7 2016-01-14 15:46:39 307.93 
8 2016-01-19 15:56:31 308.18 

私はあなたが最初のto_datetime列dateをキャストしてsumまたはmeanのようないくつかの集約関数でresampleを使用することができると思う：

df.Date = pd.to_datetime(df.Date) 
df1 = df.resample('M', on='Date').sum() 
print (df1) 
      Equity excess_daily_ret 
Date         
2016-01-31 2738.37   0.024252 

df2 = df.resample('M', on='Date').mean() 
print (df2) 
       Equity excess_daily_ret 
Date          
2016-01-31 304.263333   0.003032 

df3 = df.set_index('Date').resample('M').mean() 
print (df3) 
       Equity excess_daily_ret 
Date          
2016-01-31 304.263333   0.003032