resampling

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私は毎月のデータフレームを持ち、毎年のデータにリサンプリングした後、Pandas to_period（ 'M'）を使用してインデックスを毎月のフォーマットで表示します。それはうまく動作します。私がexcelにエクスポートすると、datetime形式でそこにあります。エクセルにエクスポートするときにフォーマットを保持する方法。 Jupyterノートでデータサンプル：Excelで 2014 146

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データフレームに不足している行を均等に分散して追加する

カスタムサンプラー機能を使用してpandasデータフレームをサンプリングしました。これは基本的に2つの柱で構成されます。タイムスタンプ値私は均等に分散すべての日付時刻（すなわち、10分ごとに新しいデータフレームを作成したいのですが）を使用してサンプリングされた値（同じ周波数でサンプリングされたもの）の欠損値を入力します。 Shoudl 再インデックスを使用する必要がありますか？それはちょう

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パンダは、私はパンダで1分の時系列データのサンプリングを再度、15分には、次のデータフレームの上に、たとえば、完璧に動作しますOHLCを使用1H

に1分からOHLCデータにリサンプリング： ohlc_dict = {'Open':'first', 'High':'max', 'Low':'min', 'Close': 'last'} df.resample('15Min').apply(ohlc_dict).dropna(how='any').loc['2011-02-01'] Date Time Open High Lo

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パンダ - どのように新しいセルの

を対応する値をアップサンプリングし、選択するために、私は3 clumnsとデータフレームがあります。 1. ID（int64型）：オブジェクトID 2. DATETIME（datetime64 [NS]）：日付と時刻オブジェクトの過去4つの値が収集されました。頻度は1時間よりも短くてもよく、または1時間より長くてもよい。 2つの連続した収集が1時間15分以上離れている場合、約15mn間隔の値が失わ

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パンダCONCATとOHLCの問題

私は古いスクリプトを持っており、それが完璧に動作するために使用され、それがダニ取り（入札と尋ねる）のデータと、次のように、パンダ.resampleと.aggを使用してOHLCデータにそれを回すために設計されました： df = pd.DataFrame(list(MDB.CHART.find())) DF = df[['dt','bid','ask']] DF = DF.set_index('d

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PythonのPANDAS：リサンプリング多変量時系列GROUPBY

と私は30日の時系列のウィンドウにリサンプリングしたい以下の一般的な形式でデータを持っている： 'customer_id','transaction_dt','product','price','units' 1,2004-01-02,thing1,25,47 1,2004-01-17,thing2,150,8 2,2004-01-29,thing2,150,25 3,2017-07-1

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パンダのデータフレームms値の再サンプリング

パンダの新人はこちら Iは、次の形式のファイルを有する：5列 SET, 0, 0, 0, 6938987, 0, 4 SET, 1, 1, 6938997, 128, 0, 0 SET, 2, 4, 6938998, 145, 0, 2 SET, 0, 9, 6938998, 147, 0, 0 SET, 1, 11, 6938998, 149, 0, 0 .... SET, 1, 3

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resample Pandasのデータフレームと列内の文字列をマージする

パンダのデータフレームを再サンプリングし、異なる機能を異なる列に適用したい。問題は、文字列で列を正しく処理できないことです。文字列を " - "のような区切り文字とマージする関数を適用したいと思います。これはデータの例です。 import pandas as pd import numpy as np idx = pd.date_range('2017-01-31', '2017-02-03'

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長さの短いものから小さいものへの価格リストの変更

60個の要素を含む次のパンダのデータフレームを考えます。 import pandas as pd data = [60,62.75,73.28,75.77,70.28 ,67.85,74.58,72.91,68.33,78.59 ,75.58,78.93,74.61,85.3,84.63 ,84.61,87.76,95.02,98.83,92.44 ,84

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pandas resampleオブジェクトから空のDataFramesを削除する

私は30分以上のタイムラプスを持つpandas DataFrame dfを持っています。 r.apply(my_fancy_aggregation) my_fancy_aggregationが空array_likes上で動作することはできません：私は r = df.resample('30T') にそれをリサンプリングし、その後、いくつかの凝集を適用したいです。 my_fancy_agg