4

我有一个这样定义的熊猫数据框：

    last_4_weeks_range = pandas.date_range(                                
            start=datetime.datetime(2001, 5, 4), periods=28)               
    last_4_weeks = pandas.DataFrame(                                       
        [{'REST_KEY': 1, 'DLY_TRN_QT': 80, 'DLY_SLS_AMT': 90,              
            'COOP_DLY_TRN_QT': 30, 'COOP_DLY_SLS_AMT': 20}] * 28 +         
        [{'REST_KEY': 2, 'DLY_TRN_QT': 70, 'DLY_SLS_AMT': 10,              
            'COOP_DLY_TRN_QT': 50, 'COOP_DLY_SLS_AMT': 20}] * 28,          
        index=last_4_weeks_range.append(last_4_weeks_range))               
    last_4_weeks.sort(inplace=True)

当我去重新取样时：

In [265]: last_4_weeks.resample('7D', how='sum')
Out[265]: 
            COOP_DLY_SLS_AMT  COOP_DLY_TRN_QT  DLY_SLS_AMT  DLY_TRN_QT  REST_KEY
2001-05-04               280              560          700        1050        21
2001-05-11               280              560          700        1050        21
2001-05-18               280              560          700        1050        21
2001-05-25               280              560          700        1050        21
2001-06-01                 0                0            0           0         0

我最终得到了一个我不希望看到的额外空垃圾箱——2001-06-01。我不希望那个垃圾箱在那里，因为我的 28 天可以平均分为我正在执行的 7 天重新采样。我试过弄乱封闭的kwarg，但我无法逃脱那个额外的垃圾箱。为什么当我没有任何东西可以放入时出现那个额外的垃圾箱，我怎样才能避免生成它？

我最终想要做的是每个 REST_KEY 获得 7 天的平均值，所以做一个

In [266]: last_4_weeks.groupby('REST_KEY').resample('7D', how='sum').mean(level=0)
Out[266]: 
          COOP_DLY_SLS_AMT  COOP_DLY_TRN_QT  DLY_SLS_AMT  DLY_TRN_QT  REST_KEY
REST_KEY                                                                      
1                      112              168          504         448       5.6
2                      112              280           56         392      11.2

但是那个额外的空垃圾箱正在抛弃我的平均值（例如，对于 COOP_DLY_SLS_AMT，我有 112，即 (20 * 7 * 4) / 5 而不是我从 (20 * 7 * 4) / 4 得到的 140 如果我没有那个额外的垃圾箱。）我也不希望 REST_KEY 出现在聚合中，因为它是 groupby 的一部分，但这确实是一个较小的问题。

PS我正在使用熊猫0.11.0

4

1 回答 1

-1

我认为这是一个错误：

在 mac 上使用 pandas 0.9.0dev 的输出是：

In [3]: pandas.__version__
Out[3]: '0.9.0.dev-1e68fd9'


In [6]: last_4_weeks.resample('7D', how='sum')
Out[6]: 
            COOP_DLY_SLS_AMT  COOP_DLY_TRN_QT  DLY_SLS_AMT  DLY_TRN_QT  REST_KEY
2001-05-04                40               80          100         150         3
2001-05-11               280              560          700        1050        21
2001-05-18               280              560          700        1050        21
2001-05-25               280              560          700        1050        21
2001-06-01               240              480          600         900        18


In [4]: last_4_weeks.groupby('REST_KEY').resample('7D', how='sum').mean(level=0)
Out[4]: 
          COOP_DLY_SLS_AMT  COOP_DLY_TRN_QT  DLY_SLS_AMT  DLY_TRN_QT  REST_KEY
REST_KEY                                                                      
1                      112              168          504         448       5.6
2                      112              280           56         392      11.2

我正在使用这个版本（通过 pip freeze）：

numpy==1.8.0.dev-9597b1f-20120920
pandas==0.9.0.dev-1e68fd9-20120920
于 2013-05-17T18:17:55.843 回答