Pythonでプログラムを作成して、特定の時系列データをリサンプリングし、月末の最大頻度を見つけます

時系列と最大月末頻度の結果があると仮定します

DataFrame is:
 Id time_series
0 1 2020-01-05
1 2 2020-01-12
2 3 2020-01-19
3 4 2020-01-26
4 5 2020-02-02
5 6 2020-02-09
6 7 2020-02-16
7 8 2020-02-23
8 9 2020-03-01
9 10 2020-03-08
Maximum month end frequency:
              Id time_series
time_series
2020-01-31    4 2020-01-26
2020-02-29    8 2020-02-23
2020-03-31    10 2020-03-08

解決策

これを解決するには、以下の手順に従います-

• 1つの列でデータフレームを定義します

d = {'Id': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]}
df = pd.DataFrame(d)

• start =’01/01/2020’、periods =10内にdate_range関数を作成し、freq =‘W’を割り当てます。指定された開始日から次の週の開始日までの10の日付を生成し、df [‘time_series’]として保存します。

df['time_series'] = pd.date_range('01/01/2020', periods=10, freq='W')

• リサンプルメソッドを適用して、月末の最大頻度を見つけます。

df.resample('M', on='time_series').max())

例

理解を深めるために、以下の実装を見てみましょう-

import pandas as pd
d = {'Id': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]}
df = pd.DataFrame(d)
df['time_series'] = pd.date_range('01/01/2020',
                                    periods=10,
                                    freq='W')
print("DataFrame is:\n",df)
print("Maximum month end frequency: ")
print(df.resample('M', on='time_series').max())

出力

DataFrame is:
 Id time_series
0 1 2020-01-05
1 2 2020-01-12
2 3 2020-01-19
3 4 2020-01-26
4 5 2020-02-02
5 6 2020-02-09
6 7 2020-02-16
7 8 2020-02-23
8 9 2020-03-01
9 10 2020-03-08
Maximum month end frequency:
              Id time_series
time_series
2020-01-31    4 2020-01-26
2020-02-29    8 2020-02-23
2020-03-31    10 2020-03-08