面试题：Python中Pandas处理时间序列数据的中等难度问题

Question

假设你有一个包含每日股票价格的时间序列数据，存储在Pandas的DataFrame中，列名为'date'（日期格式为'YYYY - MM - DD'）和'price'。现在要求你计算每一周的平均价格，并且将结果按照时间顺序排序，用Python的Pandas库如何实现？

Answer 1

import pandas as pd

# 假设df是包含'date'和'price'列的DataFrame
# 首先将'date'列转换为日期时间类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 按周进行分组并计算平均价格
weekly_avg = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='W')).agg({'price':'mean'}).reset_index()

# 按'date'列进行时间顺序排序
weekly_avg.sort_values(by='date', inplace=True)

print(weekly_avg)