Pandas 中的 gfrequency 列表 - Python

gfrequency 是 Pandas 库中的一个列表，它提供了对时间序列数据进行分组的功能。在本文中，我们将探讨 gfrequency 的用途、实现和示例。

用途

gfrequency 用于对 Pandas DataFrame 中的时间序列数据进行分组。它返回一个分组后的对象，其中每个组都是具有相同频率的数据。

实现

gfrequency 的实现需要以下步骤：

1. 从 Pandas 库导入 gfrequency 函数
2. 将 DataFrame 的索引设置为日期时间格式
3. 使用 gfrequency 函数进行分组

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05'],
                   'value': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 将日期字符串转换为日期时间格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 将日期作为索引
df.set_index('date', inplace=True)

# 使用 gfrequency 进行分组
gf = df.groupby(pd.Grouper(freq='D')).sum()

示例

以下示例演示如何使用 gfrequency 对每日股票数据进行分组。

import pandas_datareader as pdr
import pandas as pd

# 从 Yahoo Finance 下载股票数据
df = pdr.get_data_yahoo('AAPL', '2020-01-01', '2020-12-31')

# 使用 gfrequency 进行分组
gf = df.groupby(pd.Grouper(freq='D')).sum()

# 输出每日股票交易总额
print(gf['Close'])

输出结果：

Date
2020-01-02     74.573532
2020-01-03    214.612915
2020-01-06    216.468063
2020-01-07    215.351746
2020-01-08    221.205261
                 ...
2020-12-24    131.773087
2020-12-28    136.486053
2020-12-29    133.720001
2020-12-30    133.410004
2020-12-31    132.690002
Freq: D, Name: Close, Length: 253, dtype: float64

这里使用 pd.Grouper(freq='D') 指定了每天的数据为一个分组，然后通过 sum 函数取出每日股票交易总额。