面试题：Python中Pandas处理时间序列数据

Question

假设你有一个包含日期时间数据的Pandas DataFrame，日期格式为'YYYY - MM - DD HH:MM:SS'，要求将其转换为以周为频率的时间序列数据，并计算每周的总和，该如何实现？

Answer 1

1. 首先导入必要的库：

import pandas as pd

2. 假设df是包含日期时间数据的DataFrame，并且日期时间列名为'datetime_column'：

# 将日期时间列转换为datetime类型
df['datetime_column'] = pd.to_datetime(df['datetime_column'])

# 设置日期时间列为索引
df.set_index('datetime_column', inplace=True)

# 按周频率重采样并计算总和
weekly_sum = df.resample('W').sum()

上述代码中：

• 第一步使用pd.to_datetime将日期时间列转换为datetime类型，确保后续操作能正确识别时间。
• 第二步使用set_index将日期时间列设置为DataFrame的索引，以便进行基于时间的重采样操作。
• 第三步使用resample方法按周频率（'W'）对数据进行重采样，并使用sum方法计算每周的总和。