我在我的数据集中使用扩展方法。我知道如何使用它，例如：
data["someColumn"].expanding().mean()
字符串挑战是我的数据集包含时间序列，当新的一天开始时，我需要“重新启动”扩展方法。即，当新的一天开始扩展时，应该将新的一天的第一行视为唯一可用的数据，然后第二行是第二个数据，直到一天结束。我怎么才能做到呢？
ymdaylpp1#
假设你的时间序列被用作你的索引，你可以用索引日期创建一个新的列，然后执行df.groupby("date").expanding().mean()：
df.groupby("date").expanding().mean()
import pandas as pd df = pd.DataFrame( {"B": [1, 2, 4, 0, 4]}, index=pd.to_datetime( ["2023-12-11 21:00:00", "2023-12-11 22:00:00", "2023-12-11 23:00:00", "2023-12-12 00:00:00", "2023-12-12 01:00:00"] ) ) # Uncomment this line if you want the index to be sorted. # df = df.sort_index() df["day"] = df.index.to_series().dt.strftime("%Y-%m-%d") df.groupby("day").expanding().mean() # Returns: # # B # day # 2023-12-11 2023-12-11 21:00:00 1.000000 # 2023-12-11 22:00:00 1.500000 # 2023-12-11 23:00:00 2.333333 # 2023-12-12 2023-12-12 00:00:00 0.000000 # 2023-12-12 01:00:00 2.000000
字符串
1条答案
按热度按时间ymdaylpp1#
假设你的时间序列被用作你的索引，你可以用索引日期创建一个新的列，然后执行
df.groupby("date").expanding().mean()：字符串