ধরে নিন, আপনার কাছে টাইম সিরিজ এবং সর্বাধিক মাস-শেষ ফ্রিকোয়েন্সির ফলাফল রয়েছে,
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
সমাধান
এটি সমাধান করার জন্য, আমরা নীচে দেওয়া পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করব -
-
একটি কলাম সহ একটি ডেটাফ্রেম সংজ্ঞায়িত করুন,
d = {'Id': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]}
df = pd.DataFrame(d) -
start='01/01/2020', পিরিয়ড =10 এর ভিতরে date_range ফাংশন তৈরি করুন এবং freq ='W' বরাদ্দ করুন। এটি প্রদত্ত শুরুর তারিখ থেকে পরবর্তী সাপ্তাহিক শুরুর তারিখ পর্যন্ত দশটি তারিখ তৈরি করবে এবং এটিকে df[‘time_series’] হিসেবে সংরক্ষণ করবে।
df['time_series'] = pd.date_range('01/01/2020', periods=10, freq='W') -
সর্বাধিক মাসের শেষ ফ্রিকোয়েন্সি খুঁজে পেতে পুনরায় নমুনা পদ্ধতি প্রয়োগ করুন,
df.resample('M', on='time_series').max()) উদাহরণ
আসুন আরও ভালভাবে বোঝার জন্য নীচের বাস্তবায়ন দেখি -
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()) আউটপুট
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
