我正在尝试使用 df.resample 计算特定 CSV 文件的 2 周平均传入量，因此每 2 周跨度的绘图应该是一条平坦的线。到目前为止，每日计数工作正常，我认为我正在获取 DatetimeIndex 并尝试从最近的日期到数据集末尾以 2 周的间隔重新采样。当我尝试时
open_dt = pd.to_datetime(dsort['打开日期']).dt.date
open_dt = open_dt.reset_index().sort_values('打开日期').set_index('打开日期').groupby('打开日期').nunique()
roll_avg = open_dt.resample('2W').mean()
我收到以下错误:
Only valid with DatetimeIndex, TimeDeltaIndex or PeriodIndex, but got instance of 'Index'
我认为通过重置索引并将其设置为日期时间字段可以解决问题，但事实似乎并非如此。我还尝试初始化另一个仅提取原始文件的变量，但遇到了同样的问题。这是我的脚本的工作副本，其中包含损坏的 roll_avg
def data_process():#sorts by domain and team
data_merge = data_extract()
domains = data_merge.groupby('PWx Domain')
for domain in domains.groups.items():
dsort = (data_merge.loc[domain[1]])
dsort.to_csv('output\\'+str(domain[0])+'.csv')
open_dt = pd.to_datetime(dsort['Date Opened']).dt.date
open_dt = open_dt.reset_index().sort_values('Date Opened').set_index('Date Opened').groupby('Date Opened').nunique()
d_avg = open_dt.mean().round(0).item()
roll_avg = open_dt.resample('2W').mean()
print(roll_avg)
fig = plt.figure()
fig.suptitle(domain[0]+' Avg='+str(d_avg), fontsize=14)
ax = plt.plot(open_dt,color='b', marker='o', linestyle='-')
ax = plt.plot(roll_avg, color = 'r', linestyle = '--')
fig.savefig('output\\'+domain[0]+'_Overall.png')
plt.close()
这里是正在读入的文件头(data_merge)
Client # Solution Solution Family \
0 81983 Ambulatory EHR ASP Physician Practice
1 17235 Ambulatory EHR ASP Physician Practice
2 17235 Ambulatory EHR ASP Physician Practice
3 17235 Practice Management Physician Practice
4 17235 Practice Management Physician Practice
Team SR # Date Opened PWx Domain
0 PWx Mill Response ASP 416700000 6/20/2017 19:27 CPHYB_PR
1 Core T1 PWx 416700000 6/20/2017 18:33 NaN
2 Core T1 PWx 416700000 6/20/2017 18:33 CPHYB_PR
3 Claim Generation T3 PWx 416680000 6/19/2017 15:09 NaN
4 Claim Generation T3 PWx 416680000 6/19/2017 15:09 CPHYB_PR
最佳答案
dt.date 对象的索引不被识别为日期索引类型。它有dtype('O')。
如果您删除 .dt.date 中的 roll_avg 应该可以工作
open_dt = pd.to_datetime(dsort['Date Opened']).dt.date
关于python - 使用重采样计算 2 周的平均计数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44791204/