Question

我正在使用熊猫进行一些计算，我需要基于每周或每天的日期等对一些值count1和count2求和，

我的df =

   id  count1  ... count2        date
0   1        1  ... 52       2019-12-09
1   2        1  ... 23       2019-12-10
2   3        1  ... 0        2019-12-11
3   4        1  ... 17       2019-12-18
4   5        1  ... 20       2019-12-20
5   6        1  ... 4        2019-12-21
6   7        1  ... 2        2019-12-21

我该如何按周频率分组日期？

我尝试了很多方法，但是遇到了不同的错误

非常感谢

Answer 1

将struct ContentView: View { var arr = ["String"] // also test [String]() var body: some View { NavigationView { Text("SwiftUI") .navigationBarTitle("Welcome") .navigationBarItems(trailing: !arr.isEmpty ? Button("Help") { print("Help tapped!") } : nil ) } } }的{{3}}与W一起使用：

sum

或使用DataFrame.resample：

#convert date column to datetimes
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

df1 = df.resample('W', on='date')['count1','count2'].sum()

df1 = df.groupby(pd.Grouper(freq='W', key='date'))['count1','count2'].sum()

Answer 2

首先，生成一个星期列，以便您可以对其进行分组；

df['week_id'] = df['date'].dt.week

然后对数据框进行分组，并在每个分组中进行迭代并完成您的工作：

grouped_df = df.groupby('week_id')
for index, sub_df in grouped_df:
    #use sub_df, it is data for each week

熊猫集团按日期每周

2 个答案: