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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代pandas怎么讀取每月一號(hào)的數(shù)據(jù)？
pandas怎么讀取每月一號(hào)的數(shù)據(jù)？
2023-04-28
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Pandas是Python中最具有代表性的數(shù)據(jù)分析庫(kù)之一，它提供了強(qiáng)大的工具來(lái)處理和分析數(shù)據(jù)。在許多情況下，我們需要對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，其中包括讀取每月的第一天的數(shù)據(jù)。在本篇文章中，我將詳細(xì)介紹如何使用Pandas從數(shù)據(jù)源中讀取每月的第一天的數(shù)據(jù)。

  1. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

在開(kāi)始之前，我們需要準(zhǔn)備一些示例數(shù)據(jù)。這里我們假設(shè)我們有一個(gè)CSV文件，其中包含了每個(gè)月的銷售記錄。CSV文件內(nèi)容如下：

Date,Sales
2022-01-01,1000
2022-01-02,1500
2022-01-03,2000
2022-02-01,3000
2022-02-02,3500
2022-02-03,4000
2022-03-01,5000
2022-03-02,5500
2022-03-03,6000
  1. 讀取數(shù)據(jù)

首先，我們需要使用Pandas的read_csv函數(shù)讀取CSV文件中的數(shù)據(jù)，并將日期列解析為Datetime類型：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('sales.csv', parse_dates=['Date'])

這將返回一個(gè)DataFrame對(duì)象，其中包含兩列：日期（Date）和銷售額（Sales）。

  1. 篩選每月第一天的數(shù)據(jù)

接著，我們需要篩選出每個(gè)月的第一天的數(shù)據(jù)。Pandas提供了多種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的。例如，我們可以使用resample函數(shù)按月份對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，并選擇每月的第一行數(shù)據(jù)：

df_monthly = df.resample('M', on='Date').first()

這將返回一個(gè)新的DataFrame對(duì)象，其中包含每個(gè)月的第一天的數(shù)據(jù)。下面是示例代碼和結(jié)果：

print(df_monthly)

輸出：

            Sales
Date             
2022-01-01   1000
2022-02-01   3000
2022-03-01   5000

還有一種更簡(jiǎn)單的方法是使用groupby函數(shù)和to_period函數(shù)：

df_monthly = df.groupby(pd.PeriodIndex(df['Date'], freq='M')).first()

這將返回與前面相同的DataFrame對(duì)象。

  1. 結(jié)論

在本文中，我們介紹了如何使用Pandas從數(shù)據(jù)源中讀取每月的第一天的數(shù)據(jù)。我們首先準(zhǔn)備了一些示例數(shù)據(jù)，然后使用Pandas的read_csv函數(shù)讀取了數(shù)據(jù)。接著，我們使用resample函數(shù)或groupby函數(shù)加上to_period函數(shù)篩選出每個(gè)月的第一天的數(shù)據(jù)。最終，我們得到了一個(gè)新的DataFrame對(duì)象，其中包含每個(gè)月的第一天的數(shù)據(jù)。

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