要按最近的样本对R进行分组和总结,可以使用时间序列分析的方法。以下是一种使用Python进行分组和总结的示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = {'Date': pd.date_range(start='2022-01-01', periods=10, freq='D'),
'R': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将日期设置为索引
df.set_index('Date', inplace=True)
# 按一周为单位进行分组和总结
weekly_summary = df.resample('W').sum()
# 打印结果
print(weekly_summary)
输出结果将是按一周为单位分组并求和后的数据:
R
Date
2022-01-02 3
2022-01-09 28
2022-01-16 55
这个示例代码假设数据集中有一个名为"Date"的列,包含日期信息,并且"R"列包含要进行分组和总结的数值。代码首先将"Date"列设置为索引,然后使用resample
函数按照一周为单位进行分组。最后,使用sum
函数对每个分组内的数值进行求和。
上一篇:按最近的日期和ID合并两个数据框
下一篇:按最近日期查询并分组行项目。