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Pandas按周/月/年统计数据介绍

大家好，本篇文章主要讲的是Pandas按周/月/年统计数据介绍，感兴趣的同学赶快来看一看吧，对你有帮助的话记得收藏一下，方便下次浏览

Pandas 按周、月、年、统计数据

将日期转为时间格式并设置为索引

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import pandas as pd

data=pd.read_excel('5\TB201812.xls',usecols=['订单创建时间','总金额'])

print(data)

data['订单创建时间']=pd.to_datetime(data['订单创建时间'])

data=data.set_index('订单创建时间')

print(data)

按周、月、季度、年统计数据

import pandas as pd

data=pd.read_excel('5\TB201812.xls',usecols=['订单创建时间','总金额'])

data['订单创建时间']=pd.to_datetime(data['订单创建时间'])

data=data.set_index('订单创建时间')

print(data.resample('w').sum())

print(data.resample('m').sum())

print(data.resample('Q').sum())

print(data.resample('AS').sum())

使用to_period()方法优化

按月、季度和年显示数据（不统计数据）

import pandas as pd

data=pd.read_excel('5\TB201812.xls',usecols=['订单创建时间','总金额'])

data['订单创建时间']=pd.to_datetime(data['订单创建时间'])

data=data.set_index('订单创建时间')

print(data.resample('w').sum().to_period('w'))

print(data.resample('m').sum().to_period('m'))

print(data.resample('q').sum().to_period('q'))

print(data.resample('as').sum().to_period('a'))

与之前相比日期的显示方式发生了改变

到此这篇关于Pandas按周/月/年统计数据介绍的文章就介绍到这了

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42403632/article/details/121887694

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