पायथन - पैंडास डेटाफ्रेम को दिनों के अनुसार कैसे ग्रुप करें

परिचय

हम groupby() का उपयोग करके पैंडास डेटाफ्रेम को ग्रुप करेंगे। ग्रुपर फ़ंक्शन का उपयोग करके कॉलम का चयन करें। हम दिन-वार ग्रुप करेंगे और कार बिक्री रिकॉर्ड के लिए दिन अंतराल के साथ पंजीकरण मूल्य का योग निकालेंगे।

ग्रुपबाय() ग्रुपर मेथड में आवृत्ति को दिनों के अंतराल के रूप में सेट करें, इसका मतलब है कि यदि freq 7D है, तो इसका मतलब है कि डेटा हर महीने के 7 दिनों के अंतराल से अंतिम तिथि तक ग्रुप किया गया है जो डेट कॉलम में दी गई है।

चरण-दर-चरण कार्यान्वयन

1. तीन कॉलम वाला पैंडास डेटाफ्रेम बनाएं

import pandas as pd

dataFrame = pd.DataFrame({
    "Car": ["Audi", "Lexus", "Tesla", "Mercedes", "BMW", "Toyota", "Nissan", "Bentley", "Mustang"],
    "Date_of_Purchase": [
        pd.Timestamp("2021-06-10"),
        pd.Timestamp("2021-07-11"),
        pd.Timestamp("2021-06-25"),
        pd.Timestamp("2021-06-29"),
        pd.Timestamp("2021-03-20"),
        pd.Timestamp("2021-01-22"),
        pd.Timestamp("2021-01-06"),
        pd.Timestamp("2021-01-04"),
        pd.Timestamp("2021-05-09")
    ],
    "Reg_Price": [1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350]
})

2. ग्रुपबाय फ़ंक्शन के भीतर ग्रुप का उपयोग करके Date_of_Purchase कॉलम चुनें

print("\nGroup Dataframe by 7 days...\n",
      dataFrame.groupby(pd.Grouper(key='Date_of_Purchase', axis=0, freq='7D')).sum())

पूर्ण उदाहरण

import pandas as pd

dataFrame = pd.DataFrame({
    "Car": ["Audi", "Lexus", "Tesla", "Mercedes", "BMW", "Toyota", "Nissan", "Bentley", "Mustang"],
    "Date_of_Purchase": [
        pd.Timestamp("2021-06-10"),
        pd.Timestamp("2021-07-11"),
        pd.Timestamp("2021-06-25"),
        pd.Timestamp("2021-06-29"),
        pd.Timestamp("2021-03-20"),
        pd.Timestamp("2021-01-22"),
        pd.Timestamp("2021-01-06"),
        pd.Timestamp("2021-01-04"),
        pd.Timestamp("2021-05-09")
    ],
    "Reg_Price": [1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350]
})

print("DataFrame...\n", dataFrame)

print("\nGroup Dataframe by 7 days...\n",
      dataFrame.groupby(pd.Grouper(key='Date_of_Purchase', axis=0, freq='7D')).sum())

आउटपुट

DataFrame...
       Car Date_of_Purchase  Reg_Price
0     Audi       2021-06-10       1000
1   Lexus       2021-07-11       1400
2   Tesla       2021-06-25       1100
3 Mercedes       2021-06-29        900
4     BMW       2021-03-20       1700
5  Toyota       2021-01-22       1800
6  Nissan       2021-01-06       1300
7 Bentley       2021-01-04       1150
8 Mustang       2021-05-09       1350

Group Dataframe by 7 days...
                 Reg_Price
Date_of_Purchase
2021-01-04          2450.0
2021-01-11             NaN
2021-01-18          1800.0
2021-01-25             NaN
2021-02-01             NaN
2021-02-08             NaN
2021-02-15             NaN
2021-02-22             NaN
2021-03-01             NaN
2021-03-08             NaN
2021-03-15          1700.0
2021-03-22             NaN
2021-03-29             NaN
2021-04-05             NaN
2021-04-12             NaN
2021-04-19             NaN
2021-04-26             NaN
2021-05-03          1350.0
2021-05-10             NaN
2021-05-17             NaN
2021-05-24             NaN
2021-05-31             NaN
2021-06-07          1000.0
2021-06-14             NaN
2021-06-21          1100.0
2021-06-28           900.0
2021-07-05          1400.0