我有一个python系列，其中包含datetime.date对象，范围从2013年1月1日到2015年12月，这是产品销售的月份。我想做的是按月计算销售产品的数量。
使用pandas有效吗？
答案 0 :(得分：3)
我建议使用datetime64，首先在索引上应用function [ dJ_dt ] = compute_dJ_dt_vec(h_x,z,x,y,t,c)
%Computes dJ_dc
% Input:
% z = (K x 1)
% x = data point (D, 1)
% y = labels (1 x 1)
% t = centers (D x K)
% c = weights (K x L)
% Output:
% dJ_dc = (D x K)
[D,K] = size(t);
[~, L] = size(c);
dJ_dt = zeros(D, K);
for l=1:L
c_l = c(:,l);
dh_dt = compute_dh_dt(z,x,t,c_l); %(D x K)
ind_y_l = (y==l);
prob_y_x_h_x = prob_y_x(h_x); % (L x 1)
dJ_dh = repmat( ind_y_l - prob_y_x_h_x(l) , D, K); %(D x K)
dJ_dt = dJ_dt + dJ_dh.*dh_dt;
end
dJ_dt = -dJ_dt;
end
。如果将其设置为索引，则可以使用resample：
pd.to_datetime