如何对多个数据框重新采样？

2024-05-19 • 问答

我有27个具有相同索引和列的数据框。这些数据帧是每小时数据，我想将它们全部转换为每月数据。我去找捷径。在执行此操作时，我想对数据求和。我已将这些数据框放在列表中。

df_list =  [
           df1,df2,df3,df4,df5,df6,df7,df8,df9
           df10,df11,df12,df13,df14,df15,df16,df17,df18
           df19,df20,df21,df22,df23,df24,df25,df26,df27
           ]

for df in df_list:
    df = df.resample('M').sum()


Example of any dataframe:

Date                     A     B     C     D
2019-10-01 00:00:00    3.4   2.5   1.6    5.1
2019-10-01 01:00:00    2.3   2.9   4.1    5.9
2019-10-01 02:00:00    1.7   6.7   9.2    4.8
2019-10-01 03:00:00    1.8   1.8   3.6    2.7
2019-10-01 04:00:00    6.1   3.4   2.3    3.1

此代码的输出不是我想要的输出。我该怎么办？

一个想法是使用列表理解并将输出分配回列表：

df_list = [df.resample('M').sum() for df in df_list]

或使用重新采样的DataFrame创建新列表：

dfs = []
for df in df_list:
    df = df.resample('M').sum()
    dfs.append(df)

另一个想法是用range循环用位置覆盖列表：

for i in range(len(df_list)):
    df_list[i] = df_list[i].resample('M').sum()

如何对多个数据框重新采样？

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