मान लीजिए, आपके पास टाइम सीरीज है और अधिकतम महीने के अंत की आवृत्ति का परिणाम है,
DataFrame is: Id time_series 0 1 2020-01-05 1 2 2020-01-12 2 3 2020-01-19 3 4 2020-01-26 4 5 2020-02-02 5 6 2020-02-09 6 7 2020-02-16 7 8 2020-02-23 8 9 2020-03-01 9 10 2020-03-08 Maximum month end frequency: Id time_series time_series 2020-01-31 4 2020-01-26 2020-02-29 8 2020-02-23 2020-03-31 10 2020-03-08
समाधान
इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन करेंगे −
एक कॉलम के साथ एक डेटाफ्रेम परिभाषित करें,
d = {'Id': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]} df = pd.DataFrame(d)
start='01/01/2020', periods = 10 और freq = 'W' असाइन करके date_range फंक्शन बनाएं। यह दिए गए प्रारंभ तिथि से अगले साप्ताहिक प्रारंभ तिथियों तक दस तिथियां उत्पन्न करेगा और इसे df['time_series'] के रूप में संग्रहीत करेगा।
df['time_series'] = pd.date_range('01/01/2020', periods=10, freq='W')
अधिकतम महीने के अंत की आवृत्ति खोजने के लिए रिसैंपल मेथड लागू करें,
df.resample('M', on='time_series').max())
उदाहरण
बेहतर समझ के लिए नीचे दिए गए कार्यान्वयन को देखें −
import pandas as pd d = {'Id': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]} df = pd.DataFrame(d) df['time_series'] = pd.date_range('01/01/2020', periods=10, freq='W') print("DataFrame is:\n",df) print("Maximum month end frequency: ") print(df.resample('M', on='time_series').max())
आउटपुट
DataFrame is: Id time_series 0 1 2020-01-05 1 2 2020-01-12 2 3 2020-01-19 3 4 2020-01-26 4 5 2020-02-02 5 6 2020-02-09 6 7 2020-02-16 7 8 2020-02-23 8 9 2020-03-01 9 10 2020-03-08 Maximum month end frequency: Id time_series time_series 2020-01-31 4 2020-01-26 2020-02-29 8 2020-02-23 2020-03-31 10 2020-03-08
