สมมติว่า คุณมีอนุกรมเวลาและผลลัพธ์สำหรับความถี่สูงสุดสิ้นเดือน
DataFrame is: Id time_series 0 1 2020-01-05 1 2 2020-01-12 2 3 2020-01-19 3 4 2020-01-26 4 5 2020-02-02 5 6 2020-02-09 6 7 2020-02-16 7 8 2020-02-23 8 9 2020-03-01 9 10 2020-03-08 Maximum month end frequency: Id time_series time_series 2020-01-31 4 2020-01-26 2020-02-29 8 2020-02-23 2020-03-31 10 2020-03-08
วิธีแก้ปัญหา
เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนด้านล่าง -
-
กำหนด dataframe ด้วยหนึ่งคอลัมน์
d = {'Id': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]}
df = pd.DataFrame(d) -
สร้างฟังก์ชัน date_range ภายใน start='01/01/2020', จุด =10 และกำหนด freq ='W' โดยจะสร้างวันที่สิบวันจากวันที่เริ่มต้นที่กำหนดไปจนถึงวันที่เริ่มต้นสัปดาห์ถัดไปและจัดเก็บเป็น df['time_series']
df['time_series'] = pd.date_range('01/01/2020', periods=10, freq='W') -
ใช้วิธีสุ่มตัวอย่างเพื่อค้นหาความถี่สูงสุดสิ้นเดือน
df.resample('M', on='time_series').max()) ตัวอย่าง
มาดูการใช้งานด้านล่างเพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้น -
import pandas as pd
d = {'Id': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]}
df = pd.DataFrame(d)
df['time_series'] = pd.date_range('01/01/2020',
periods=10,
freq='W')
print("DataFrame is:\n",df)
print("Maximum month end frequency: ")
print(df.resample('M', on='time_series').max()) ผลลัพธ์
DataFrame is: Id time_series 0 1 2020-01-05 1 2 2020-01-12 2 3 2020-01-19 3 4 2020-01-26 4 5 2020-02-02 5 6 2020-02-09 6 7 2020-02-16 7 8 2020-02-23 8 9 2020-03-01 9 10 2020-03-08 Maximum month end frequency: Id time_series time_series 2020-01-31 4 2020-01-26 2020-02-29 8 2020-02-23 2020-03-31 10 2020-03-08
