什么是；将数据聚合到每周级别，以便每个产品周组合有一行；我的意思是，如何使用python（pandas）实现它

我正在使用python（anaconda）编写一个事务数据框架，我被告知将数据聚合到每周级别，以便每个产品周组合有一行 我想确定以下代码是否正确，因为我不认为我完全理解我需要做什么

dataset.groupby(['id', dataset['history_date'].dt.strftime('%W')])['sales'].sum()

注意：我的数据集包含以下内容：

id history_date item_id price inventory sales category_id

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聚合数据意味着根据特定标准组合数据集，以缩小范围

例如，听起来您的数据集可能按每日日期进行细分，其中每一行对应一个特定的日期

您需要做的是将数据聚合到每周的数据段中，而不是每天对其进行细分

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这是通过根据日期对数据集进行分组来实现的&数据集的最精细/详细/具体配对。

我投票将这个问题作为离题题来结束，因为这显然是一个教育问题，提问者没有投入时间来解决它。没有解释他们尝试了什么，也没有提供示例数据。欢迎使用堆栈溢出：）。你应该在尝试解决一个新问题后再提出它。包括一些示例数据和尝试后失败原因的解释。谢谢John。正如你所看到的，这个问题令人困惑：“每产品周一行组合”部分是我不理解的，所以“每产品周一行组合”意味着数据集需要按周和按产品分组？是的，想想看。如果您的数据按天、11/01、11/02、11/03进行细分，如果您想将数据聚合到每周段，您的数据集需要显示11/01、11/08等。因此，我的代码应该是：dataset.groupby（['id'，dataset['history_date'].dt.strftime（'%W'））？我不知道，您没有发布数据集，也没有发布任何代码，因此我们不知道。这很好，您应该能够自己研究，现在您已经了解了需要什么类型的聚合