可以使用pandas库和resample函数来实现对时间序列数据的时间段切分。
示例代码:
import pandas as pd
# 创建时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv')
data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])
# 按每天切分数据
daily_data = data.resample('D', on='timestamp').sum()
# 按每周切分数据
weekly_data = data.resample('W', on='timestamp').sum()
# 按每月切分数据
monthly_data = data.resample('M', on='timestamp').sum()
以上代码中,我们先将数据中的时间戳转换成pandas中的时间序列类型,并将其设置为索引。然后使用resample函数按照特定的时间段('D'代表每天,'W'代表每周,'M'代表每月)对数据进行切分,并使用sum函数对每个时间段内的数据进行聚合求和。最终得到相应时间段内的数据。
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