用Python编写程序以对给定的时间序列数据进行重新采样并找到最大月末频率

假设您有时间序列和最大月末频率的结果，

DataFrame is:
 Id time_series
0 1 2020-01-05
1 2 2020-01-12
2 3 2020-01-19
3 4 2020-01-26
4 5 2020-02-02
5 6 2020-02-09
6 7 2020-02-16
7 8 2020-02-23
8 9 2020-03-01
9 10 2020-03-08
Maximum month end frequency:
            Id time_series
time_series
2020-01-31  4 2020-01-26
2020-02-29  8 2020-02-23
2020-03-31  10 2020-03-08

解决方案

为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤-

• 用一列定义一个数据框，

d = {'Id': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]}
df = pd.DataFrame(d)

• 在start = '01 / 01/2020'内创建date_range函数，期间= 10，并分配freq ='W'。从给定的开始日期到下一个每周的开始日期，它将生成十个日期，并将其存储为df ['time_series']。

df['time_series'] = pd.date_range('01/01/2020', periods=10, freq='W')

• 应用重采样方法以找到最大月末频率，

df.resample('M', on='time_series').max())

例子

让我们看一下下面的实现以获得更好的理解-

import pandas as pd
d = {'Id': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]}
df = pd.DataFrame(d)
df['time_series'] = pd.date_range('01/01/2020',
                                    periods=10,
                                    freq='W')
print("DataFrame is:\n",df)
print("Maximum month end frequency: ")
print(df.resample('M', on='time_series').max())

输出

DataFrame is:
 Id time_series
0 1 2020-01-05
1 2 2020-01-12
2 3 2020-01-19
3 4 2020-01-26
4 5 2020-02-02
5 6 2020-02-09
6 7 2020-02-16
7 8 2020-02-23
8 9 2020-03-01
9 10 2020-03-08
Maximum month end frequency:
               Id time_series
time_series
2020-01-31    4 2020-01-26
2020-02-29    8 2020-02-23
2020-03-31    10 2020-03-08