Pandas按周/月/年統計數據介紹

Pandas 按周、月、年、統計數據

介紹

將日期轉為時間格式 並設置為索引

import pandas as pd
data=pd.read_excel('5\TB201812.xls',usecols=['訂單創建時間','總金額'])
print(data)
data['訂單創建時間']=pd.to_datetime(data['訂單創建時間'])
data=data.set_index('訂單創建時間')
print(data)

image-20211212113513921

按周、月、季度、年統計數據

import pandas as pd
data=pd.read_excel('5\TB201812.xls',usecols=['訂單創建時間','總金額'])
data['訂單創建時間']=pd.to_datetime(data['訂單創建時間'])
data=data.set_index('訂單創建時間')
print(data.resample('w').sum())
print(data.resample('m').sum())
print(data.resample('Q').sum())
print(data.resample('AS').sum())

image-20211212113905454

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使用to_period()方法 優化

按月、季度和年顯示數據(不統計數據)

import pandas as pd
data=pd.read_excel('5\TB201812.xls',usecols=['訂單創建時間','總金額'])
data['訂單創建時間']=pd.to_datetime(data['訂單創建時間'])
data=data.set_index('訂單創建時間')
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

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與之前相比 日期的顯示方式發生瞭改變

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