熊猫将周期更改为每日频率 - Python

如果您正在使用 Pandas 对数据进行处理，您可能会遇到需要将周期更改为每日频率的情况。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 和 Pandas 将周期更改为每日频率。

1. 导入所需库

在开始编写代码之前，我们需要导入所需的库。导入 Pandas 和 NumPy 库可以轻松地进行数据处理。

import pandas as pd
import numpy as np

2. 创建样例数据

在本篇文章中，我们将使用以下样例数据。

# 创建周期数据（每两天）
data = pd.date_range('20180101', periods=5, freq='2D')

# 创建一个包含随机数值的数据框
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 2), index=data, columns=['Value 1', 'Value 2'])

3. 将周期更改为每日频率

要将周期更改为每日频率，我们可以使用 Pandas 中的 resample() 函数。我们可以指定新的频率，然后将该函数应用于我们的数据框。

# 将周期更改为每日频率
df_daily = df.resample('D').asfreq()

# 打印结果
print(df_daily)

输出结果如下：

|            |   Value 1 |   Value 2 |
|:-----------|----------:|----------:|
| 2018-01-01 | -0.340498 | -1.011204 |
| 2018-01-02 |        NA |        NA |
| 2018-01-03 | -1.556442 |  1.098475 |
| 2018-01-04 |        NA |        NA |
| 2018-01-05 |  0.533008 | -0.725305 |

4. 结论

通过这种简单的方法，我们可以轻松地将周期更改为每日频率。Pandas 提供了许多其他有用的函数，可以用于处理时间序列数据。如果您正在处理时间序列数据，请务必学习和使用这些功能。