Resample ke Harian atau Bulanan
Mengelompokkan waktu ke dalam interval yang lebih besar
Resample ke Harian atau Bulanan adalah pelajaran Data Science Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 3 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar Data Science Academy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus Data Science Academy mencakup 4 pelajaran total.
Terlalu Banyak Detail untuk Dilihat
Data per detik atau per menit bersifat bising. Sering kali yang Anda perlukan sebenarnya adalah total per hari atau per bulan. Pengambilan sampel ulang mengelompokkan Timestamp yang mendetail ke dalam kelompok yang lebih besar. 📊
Dahulukan Indeks Datetime
resample bekerja berdasarkan waktu. Jadi, langkah pertama adalah menjadikan kolom datetime sebagai indeks dengan set_index.
df = df.set_index("date")Kenali resample
Metode resample mengelompokkan baris berdasarkan aturan waktu, mirip dengan groupby tetapi untuk tanggal. Setelah itu, Anda memilih cara menggabungkan setiap kelompok.
df.resample("D") # group by dayTotal Harian
Gunakan aturan "D" untuk hari, lalu jumlahkan. Ini memadatkan banyak Timestamp menjadi satu nilai yang rapi untuk setiap hari.
daily = df.resample("D")["sales"].sum()Ringkasan Bulanan
Ubah aturannya menjadi "ME" untuk akhir bulan, dan Anda akan mendapatkan satu baris untuk setiap bulan. Polanya sama, tetapi kelompoknya lebih besar.
monthly = df.resample("ME")["sales"].sum()Aturan Itu Fleksibel
String frekuensi mengatur semuanya: "W" untuk minggu, "h" untuk jam, dan "YE" untuk akhir tahun. Satu huruf dapat mengubah keseluruhan tampilan data Anda.
df.resample("W")["sales"].sum() # weeklyPilih Agregasi Anda
Penjumlahan bukan satu-satunya pilihan. Gantilah dengan mean, nilai maksimum, atau hitungan untuk menjawab pertanyaan yang berbeda dari kelompok yang sama.
df.resample("D")["temp"].mean()Beberapa Statistik Sekaligus
Berikan sebuah daftar kepada agg untuk mendapatkan beberapa ringkasan per kelompok dalam satu tabel yang rapi.
df.resample("ME").agg(["sum", "mean"])Downsampling vs Upsampling
Peralihan ke kelompok yang lebih kasar disebut downsampling. Peralihan ke kelompok yang lebih rinci, seperti dari harian ke per jam, disebut upsampling dan menghasilkan slot kosong yang perlu diisi.
df.resample("h").asfreq() # upsampleIsi Celah Baru
Saat melakukan upsampling, baris-baris baru masih kosong. Gunakan ffill untuk meneruskan nilai terakhir yang diketahui ke baris-baris tersebut.
df.resample("h").ffill()Haluskan, Lalu Buat Plot
Seri hasil pengambilan sampel ulang mudah dibuat plotnya karena derau sudah hilang. Garis bulanan dapat menunjukkan tren yang tidak mungkin terlihat dari data mentah.
monthly.plot()Pemeriksaan Singkat
Anda memiliki pembacaan per menit, tetapi ingin mendapatkan satu rata-rata untuk setiap hari.
Rangkuman: Bentuk Ulang Waktu
Dengan indeks datetime, Anda menggunakan resample untuk mengelompokkan data menjadi harian, mingguan, atau bulanan, memilih agregasi, dan menangani celah hasil upsampling dengan ffill. ⏳
Belajar Python dengan tutor AI — gratis
Tulis dan jalankan kode asli di browser kamu, dapatkan bantuan instan dari tutor AI 24/7, dan lanjutkan di mana kamu tinggalkan di web atau aplikasi.
- Kursus
- 30
- Pelajaran
- 120
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah pelajaran “Resample ke Harian atau Bulanan” gratis?
Ya — teks lengkap “Resample ke Harian atau Bulanan” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus Data Science Academy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus Data Science Academy mencakup 4 pelajaran total.
Apa yang akan aku pelajari di “Resample ke Harian atau Bulanan”?
Mengelompokkan waktu ke dalam interval yang lebih besar Kamu berlatih Data Science Academy dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.
Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai Data Science Academy?
Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. Data Science Academy di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 3 dari 4.
Berapa lama pelajaran “Resample ke Harian atau Bulanan” memakan waktu?
Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.
Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran Data Science Academy ini?
Ya. Setiap pelajaran Data Science Academy menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Mengurai String Menjadi Datetime
- Mengekstrak Tahun, Bulan, dan Hari dalam Seminggu
- Resample ke Harian atau Bulanan
- Zona Waktu dan Rentang Tanggal