如果我们有超过20列，如何对具有不同功能的数据帧进行重新采样？

2024-05-19 • 问答

我知道这个问题曾经被问过。答案如下：

df.resample('M').agg({'col1': np.sum,'col2': np.mean})

但是我有27列，我想对前25列求和，对其余两列求平均值。我应该为25列写this（'col1'-'col25'：np.sum）和为两列写this（'col26'：np.mean，'col27'：np.mean）吗？

Mt数据框包含每小时数据，我想将其转换为每月数据。我想尝试类似的事情，但这是胡说八道：

for i in col_list:
    df = df.resample('M').agg({i-2: np.sum,'col26': np.mean,'col27': np.mean})

在这种情况下有捷径吗？

baihe703 回答：如果我们有超过20列，如何对具有不同功能的数据帧进行重新采样？

您可以尝试此操作，而不是for循环：

sum_col = ['col1','col2','col3','col4',...]
sum_df = df.resample('M')[sum_col].sum()

mean_col = ['col26','col27']
mean_df = df.resample('M')[mean_col].mean()

df = sum_col.join(mean_df)

dataframe resampling

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如果我们有超过20列，如何对具有不同功能的数据帧进行重新采样？

baihe703 回答：如果我们有超过20列，如何对具有不同功能的数据帧进行重新采样？

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