使用python计算每日金额

我试着用熊猫计算每天的价值总和。这是测试文件-

这是我到目前为止提出的代码：

import numpy as np
import datetime as dt
import pandas as pd

f = np.genfromtxt('test', dtype=[('datetime', '|S16'), ('data', '<i4')], delimiter=',')
dates = [dt.datetime.strptime(i, '%Y-%m-%d %H:%M') for i in f['datetime']]
s = pd.Series(f['data'], index = dates)
d = s.resample('D', how='sum')

第一个问题是计算出的总数对应于第二天。我已经能够通过使用参数loffset='-1d'来解决这个问题

现在实际的问题是，数据可能不是从一天的00:30开始，而是在一天的任何时间开始。此外，数据中的间隙用“nan”值填充

也就是说，是否可以设置一个较低的阈值来计算每日总和所需的值数？（例如，如果一天内的值少于40个，则将NaN替换为总和）

---

我相信可以定义一个自定义函数来实现这一点，并在“how”参数中引用它，但我不知道如何对函数本身进行编码。

您可以直接在Pandas中完成：

s = pd.read_csv('test', header=None, index_col=0, parse_dates=True)
d = s.groupby(lambda x: x.date()).aggregate(lambda x: sum(x) if len(x) >= 40 else np.nan)

             X.2
2012-01-01  1128

---

更简单的方法是使用

pd.gropper

：

d = s.groupby(pd.Grouper(freq='1D')).sum()

d = s.groupby(pd.Grouper(freq='1D')).sum()