Data Science Academy · Lektion

Sampla om till dag eller månad

Samla tid i större intervall

Lektion 3 av 413 steg

Sampla om till dag eller månad är en gratis lektion i Data Science Academy på CoddyKit. Detta är lektion 3 av 4. Ni kan läsa hela lektionen gratis nedan och sedan öva praktiskt i webbläsaren med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt. Den ingår i lärvägen för Data Science Academy, och Era framsteg synkroniseras mellan webben och CoddyKit-appen. Kursen i Data Science Academy innehåller totalt 4 lektioner.

För mycket detaljer för att se

Data per sekund eller minut är brusig. Ofta är det egentligen totalsummor per dag eller månad Ni behöver. Resampling samlar finfördelade tidsstämplar i större intervall. 📊

Ett datetime-index först

Resample arbetar med tid. Därför är det första steget att göra datetime-kolumnen till ert index med set_index.

df = df.set_index("date")

Möt resample

Metoden resample grupperar rader efter en tidsregel, ungefär som groupby men för datum. Sedan väljer Ni hur varje intervall ska kombineras.

df.resample("D")  # group by day

Dagliga totalsummor

Använd regeln "D" för dagar och summera sedan. Då slås många tidsstämplar ihop till ett tydligt värde per dag.

daily = df.resample("D")["sales"].sum()

Månadsöversikter

Byt regeln till "ME" för månadsslut så får Ni en rad per månad. Samma mönster, men ett större intervall.

monthly = df.resample("ME")["sales"].sum()

Reglerna är flexibla

Frekvenssträngen styr allt: "W" för veckor, "h" för timmar och "YE" för årsslut. En bokstav ändrar hela Er vy.

df.resample("W")["sales"].sum()  # weekly

Välj aggregering

Summa är inte det enda alternativet. Byt till mean, max eller count för att besvara olika frågor utifrån samma intervall.

df.resample("D")["temp"].mean()

Flera mått samtidigt

Skicka in en lista till agg för att få flera sammanfattningar per intervall i en enda tydlig tabell.

df.resample("ME").agg(["sum", "mean"])

Ned- och uppsampling

Att gå till ett grövre intervall kallas downsampling. Att gå till ett finare, till exempel från dag till timme, kallas upsampling och skapar tomma platser som måste fyllas.

df.resample("h").asfreq()  # upsample

Fyll de nya luckorna

Vid upsampling är de nya raderna tomma. Använd ffill för att föra det senast kända värdet vidare till dem.

df.resample("h").ffill()

Jämna ut och plotta

Resamplade serier blir tydliga i diagram eftersom bruset försvinner. En monthly-linje visar en trend som ett rådataflöde aldrig hade kunnat visa.

monthly.plot()

Snabb kontroll

Ni har avläsningar på minutnivå men vill ha ett genomsnitt per dag.

Besvara frågan i den interaktiva lektionen

Sammanfattning: Forma om tid

Med ett datetime-index använde Ni resample för att samla data per dag, vecka eller månad, valde en aggregering och hanterade luckor efter upsampling med ffill. ⏳

Gratis att börja

Lär dig Python med en AI-lärare – gratis

Skriv och kör riktig kod i webbläsaren, få omedelbar hjälp av en AI-lärare dygnet runt och fortsätt där du slutade – på webben eller i appen.

Kurser: 30
Lektioner: 120

Börja lära dig gratis Visa hela kursen

Vanliga frågor

Är lektionen ”Sampla om till dag eller månad” gratis?

Ja – hela texten till ”Sampla om till dag eller månad” kan läsas gratis här på webben. Om Ni vill öva interaktivt med en inbyggd kodredigerare och en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt och låsa upp resten av kursen i Data Science Academy, kan Ni uppgradera till CoddyKit PRO. Kursen i Data Science Academy innehåller totalt 4 lektioner.

Vad lär jag mig i ”Sampla om till dag eller månad”?

Samla tid i större intervall Ni övar på Data Science Academy med praktisk kod som körs direkt i webbläsaren, medan en AI-handledare som är tillgänglig dygnet runt svarar på Era frågor under lektionen.

Behöver jag någon erfarenhet för att börja lära mig Data Science Academy?

Du behöver inga förkunskaper. Utbildningen i Data Science Academy på CoddyKit är upplagd för allt från nybörjare till avancerade elever, så att du kan börja här eller från början och gå fram i din egen takt. Detta är lektion 3 av 4.

Hur lång tid tar lektionen ”Sampla om till dag eller månad”?

De flesta CoddyKit-lektioner tar cirka 5–10 minuter. Varje lektion är kort och interaktiv, så att du gör stadiga framsteg och kan fortsätta precis där du slutade – på webben eller i appen.

Kan jag skriva och köra kod i den här Data Science Academy-lektionen?

Ja. Varje Data Science Academy-lektion innehåller en inbyggd kodredigerare, så att du kan skriva och köra riktig kod direkt i webbläsaren och få omedelbar AI-feedback – utan lokal installation.

Alla lektioner i den här kursen

← Tillbaka till Data Science Academy