这篇教程Pandas按周/月/年统计数据介绍写得很实用，希望能帮到您。
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 pddata=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 pddata=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 pddata=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,更多相关Pandas统计数据内容请搜索51zixue.net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51zixue.net！
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