แปลงข้อมูลรายเดือนเป็นรายสัปดาห์

ในวิดีโอได้เรียนรู้วิธีใช้ .reindex() เพื่อปรับ time series ที่มีอยู่ให้ตรงกับ DateTimeIndex ที่มีความถี่แตกต่างกัน

มาฝึกใช้เมธอดนี้โดยสร้างข้อมูลรายเดือน แล้วแปลงเป็นความถี่รายสัปดาห์พร้อมทดลองใช้ตัวเลือกการเติมข้อมูลแบบต่าง ๆ

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การจัดการข้อมูล Time Series ใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

นำเข้า pandas เป็น pd และกำหนดวันที่ start และ end ไว้ให้แล้ว

สร้าง monthly_dates โดยใช้ pd.date_range พร้อมระบุ start, end และ frequency alias 'M'
สร้างและแสดงผล pd.Series ชื่อ monthly โดยส่งลิสต์ [1, 2] เป็นอาร์กิวเมนต์ data และใช้ monthly_dates เป็น index
สร้าง weekly_dates โดยใช้ pd.date_range พร้อมระบุ start, end และ frequency alias 'W'
เรียกใช้ .reindex() กับ monthly สามครั้ง: ครั้งแรกโดยไม่มีตัวเลือกเพิ่มเติม ครั้งที่สองใช้ bfill และครั้งที่สามใช้ ffill แล้ว print() ผลลัพธ์ของแต่ละครั้ง

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Set start and end dates
start = '2016-1-1'
end = '2016-2-29'

# Create monthly_dates here
monthly_dates = ____

# Create and print monthly here
monthly = ____
print(____)

# Create weekly_dates here
weekly_dates = ____

# Print monthly, reindexed using weekly_dates
print(____)
print(____)
print(____)

แก้ไขและรันโค้ด