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Pandas按周/月/年统计数据介绍

 更新时间：2021年12月14日 10:08:00   作者：小旺不正经  
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

介绍

将日期转为时间格式 并设置为索引

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)

image-20211212113513921

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())

image-20211212113905454

image-20211212113915052

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'))

image-20211212114219970

image-20211212114235410

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,更多相关Pandas统计数据内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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