Изменение частоты до дневной или месячной
Объединение временных данных в более крупные интервалы
«Изменение частоты до дневной или месячной» — бесплатный урок Data Science Academy на CoddyKit. Это урок 3 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Data Science Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Data Science Academy содержит 4 уроков всего.
Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.
Too Much Detail to See
Per-second or per-minute data is noisy. Often you really want totals per day or per month. Resampling rolls fine timestamps into bigger buckets. 📊
A Datetime Index First
Resample works on time. So step one is making the datetime column your index with set_index.
df = df.set_index("date")Meet resample
The resample method groups rows by a time rule, much like groupby but for dates. You then pick how to combine each bucket.
df.resample("D") # group by dayDaily Totals
Use the rule "D" for days, then sum. This collapses many timestamps into one clean value per day.
daily = df.resample("D")["sales"].sum()Monthly Summaries
Switch the rule to "ME" for month-end and you get one row per month. Same pattern, bigger bucket.
monthly = df.resample("ME")["sales"].sum()Rules Are Flexible
The frequency string drives everything: "W" for weeks, "h" for hours, "YE" for year-end. One letter changes your whole view.
df.resample("W")["sales"].sum() # weeklyChoose Your Aggregation
Sum is not the only option. Swap in mean, max, or count to answer different questions from the same buckets.
df.resample("D")["temp"].mean()Several Stats at Once
Pass a list to agg to get multiple summaries per bucket in a single tidy table.
df.resample("ME").agg(["sum", "mean"])Downsample vs Upsample
Going to a coarser bucket is downsampling. Going finer, like daily into hourly, is upsampling and creates empty slots to fill.
df.resample("h").asfreq() # upsampleFill the New Gaps
When you upsample, fresh rows arrive empty. Use ffill to carry the last known value forward into them.
df.resample("h").ffill()Smooth, Then Plot
Resampled series plot beautifully because the noise is gone. A monthly line tells a trend story a raw feed never could.
monthly.plot()Quick Check
You have minute-level readings but want one average per day.
Recap: Reshape Time
With a datetime index you used resample to roll data into days, weeks, or months, picked an aggregation, and handled upsampled gaps with ffill. ⏳
Часто задаваемые вопросы
Урок «Изменение частоты до дневной или месячной» бесплатный?
Да — полный текст урока «Изменение частоты до дневной или месячной» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Data Science Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Data Science Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Изменение частоты до дневной или месячной»?
Объединение временных данных в более крупные интервалы Ты практикуешь Data Science Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать Data Science Academy?
Предыдущий опыт не требуется. Data Science Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 3 из 4.
Сколько времени занимает урок «Изменение частоты до дневной или месячной»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке Data Science Academy?
Да. Каждый урок Data Science Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Преобразование строк в даты и время
- Извлечение года, месяца и дня недели
- Изменение частоты до дневной или месячной
- Часовые пояса и диапазоны дат