Python Pandas DataFrame 按周一至周日的每周定义将每日数据重新采样到每周？

Question

import pandas as pd
import numpy as np

dates = pd.date_range('20141229',periods=14, name='Day')
df = pd.DataFrame({'Sum1': [1667, 1229, 1360, 9232, 8866, 4083, 3671, 10085, 10005, 8730, 10056, 10176, 3792, 3518],
                   'Sum2': [91, 75, 75, 254, 239, 108, 99, 259, 395, 355, 332, 386, 96, 111],
                   'Sum3': [365.95, 398.97, 285.12, 992.17, 1116.57, 512.11, 504.47, 1190.96, 1753.6, 1646.25, 1344.05, 1582.67, 560.95, 736.44],
                   'Sum4': [5, 5, 1, 5, 8, 8, 2, 10, 12, 16, 16, 6, 6, 3]},index=dates); print(df)

生成的df如下所示：

             Sum1  Sum2     Sum3  Sum4
Day                                   
2014-12-29   1667    91   365.95     5
2014-12-30   1229    75   398.97     5
2014-12-31   1360    75   285.12     1
2015-01-01   9232   254   992.17     5
2015-01-02   8866   239  1116.57     8
2015-01-03   4083   108   512.11     8
2015-01-04   3671    99   504.47     2
2015-01-05  10085   259  1190.96    10
2015-01-06  10005   395  1753.60    12
2015-01-07   8730   355  1646.25    16
2015-01-08  10056   332  1344.05    16
2015-01-09  10176   386  1582.67     6
2015-01-10   3792    96   560.95     6
2015-01-11   3518   111   736.44     3

假设我重新采样Dataframe以尝试将每日数据汇总为每周行：

df_resampled = df.resample('W', how='sum', label='left'); print(df_resampled)

这会产生以下结果：

             Sum1  Sum2     Sum3  Sum4
Day                                   
2014-12-28  30108   941  4175.36    34
2015-01-04  56362  1934  8814.92    69

问题 1 ：我对一周的定义是周一至周日。 由于我的数据从2014-12-29 （星期一）开始，我希望我的Day label也从那一天开始。 我如何使Day index label成为每个星期一而不是每个星期日的日期？

期望输出：

             Sum1  Sum2     Sum3  Sum4
Day                                   
2014-12-29  30108   941  4175.36    34
2015-01-05  56362  1934  8814.92    69

我对问题 1 做了什么尝试？

我改变了'W'到'W-MON' ，但它通过计算产生3行2014-12-29在2014-12-22行这不是我想要的：

             Sum1  Sum2     Sum3  Sum4
Day                                   
2014-12-22   1667    91   365.95     5
2014-12-29  38526  1109  5000.37    39
2015-01-05  46277  1675  7623.96    59

问题 2 ：如何将Day index标签格式化为一个范围？ 前任：

                         Sum1  Sum2     Sum3  Sum4
Day                                   
2014-12-29 - 2015-01-04  30108   941  4175.36    34
2015-01-05 - 2015-01-11  56362  1934  8814.92    69

Answer 1

万一其他人不知道，事实证明每周锚定偏移量基于结束日期。 因此，仅重采样 'W'（与 'W-SUN' 相同）默认为周一至周日的样本。 列出的日期是结束日期。 请参阅此旧错误报告，其中文档和 API 均未更新。

鉴于您在resample parameters 中指定了label='left' ，您一定已经意识到这一事实。 这也是为什么使用“W-MON”没有达到预期效果的原因。 令人困惑的是，左边界实际上不在区间内。

因此，要显示期间的开始日期而不是结束日期，您可以在索引中添加一天。 那意味着你会这样做：

df_resampled.index = df_resampled.index + pd.DateOffset(days=1)

为了完整起见，这里是您的原始数据，在开头添加了另一天（星期日）以显示分组确实是星期一到星期日：

import pandas as pd
import numpy as np

dates = pd.date_range('20141228',periods=15, name='Day')
df = pd.DataFrame({'Sum1': [10000, 1667, 1229, 1360, 9232, 8866, 4083, 3671, 10085, 10005, 8730, 10056, 10176, 3792, 3518],
               'Sum2': [10000, 91, 75, 75, 254, 239, 108, 99, 259, 395, 355, 332, 386, 96, 111],
               'Sum3': [10000, 365.95, 398.97, 285.12, 992.17, 1116.57, 512.11, 504.47, 1190.96, 1753.6, 1646.25, 1344.05, 1582.67, 560.95, 736.44],
               'Sum4': [10000, 5, 5, 1, 5, 8, 8, 2, 10, 12, 16, 16, 6, 6, 3]},index=dates);
print(df)
df_resampled = df.resample('W', how='sum', label='left')
df_resampled.index = df_resampled.index - pd.DateOffset(days=1)
print(df_resampled)

这输出：

             Sum1   Sum2      Sum3   Sum4
Day
2014-12-28  10000  10000  10000.00  10000
2014-12-29   1667     91    365.95      5
2014-12-30   1229     75    398.97      5
2014-12-31   1360     75    285.12      1
2015-01-01   9232    254    992.17      5
2015-01-02   8866    239   1116.57      8
2015-01-03   4083    108    512.11      8
2015-01-04   3671     99    504.47      2
2015-01-05  10085    259   1190.96     10
2015-01-06  10005    395   1753.60     12
2015-01-07   8730    355   1646.25     16
2015-01-08  10056    332   1344.05     16
2015-01-09  10176    386   1582.67      6
2015-01-10   3792     96    560.95      6
2015-01-11   3518    111    736.44      3

             Sum1   Sum2      Sum3   Sum4
Day                                      
2014-12-22  10000  10000  10000.00  10000
2014-12-29  30108    941   4175.36     34
2015-01-05  56362   1934   8814.92     69

我相信这就是你想要的问题 1。

更新

resample()现在有一个loffset参数，允许您移动标签偏移量。 因此，不是修改索引，而是简单地添加loffset参数，如下所示：

df.resample('W', how='sum', label='left', loffset=pd.DateOffset(days=1))

另外值得注意的how=sum现在已不利于使用.sum()重采样对象上.resample()返回。 因此，完全更新的调用将是：

df_resampled = df.resample('W', label='left', loffset=pd.DateOffset(days=1)).sum()

更新 1.1.0

自 1.1.0 版起，不推荐使用方便的loffset参数。 文档表明应该在重新采样后进行移位。 在这种特殊情况下，我相信这意味着这是正确的代码（未经测试）：

from pandas.tseries.frequencies import to_offset
df_resampled = df.resample('W', label='left').sum()
df_resampled.index = df_resampled.index + to_offset(pd.DateOffset(days=1))

Answer 2

这可能会有所帮助。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 1000, (100, 4)), columns='Sum1 Sum2 Sum3 Sum4'.split(), index=pd.date_range('2014-12-29', periods=100, freq='D'))

def func(group):
    return pd.Series({'Sum1': group.Sum1.sum(), 'Sum2': group.Sum2.sum(),
        'Sum3': group.Sum3.sum(), 'Sum4': group.Sum4.sum(), 'Day': group.index[1], 'Period': '{0} - {1}'.format(group.index[0].date(), group.index[-1].date())})

df.groupby(lambda idx: idx.week).apply(func)

Out[386]: 
          Day                   Period  Sum1  Sum2  Sum3  Sum4
1  2014-12-30  2014-12-29 - 2015-01-04  3559  3692  3648  4086
2  2015-01-06  2015-01-05 - 2015-01-11  2990  3658  3348  3304
3  2015-01-13  2015-01-12 - 2015-01-18  3168  3720  3518  3273
4  2015-01-20  2015-01-19 - 2015-01-25  2275  4968  4095  2366
5  2015-01-27  2015-01-26 - 2015-02-01  4146  2167  3888  4576
..        ...                      ...   ...   ...   ...   ...
11 2015-03-10  2015-03-09 - 2015-03-15  4035  3518  2588  2714
12 2015-03-17  2015-03-16 - 2015-03-22  3399  3901  3430  2143
13 2015-03-24  2015-03-23 - 2015-03-29  3227  3308  3185  3814
14 2015-03-31  2015-03-30 - 2015-04-05  4278  3369  3623  4167
15 2015-04-07  2015-04-06 - 2015-04-07  1466   632  1136  1392

[15 rows x 6 columns]