pandas.infer_freq#

pandas.infer_freq(index)[源代码]#

根据输入索引推断最可能的频率。

Parameters:

indexDatetimeIndex, TimedeltaIndex, Series 或类数组: 如果传入 Series，将使用 Series 的值（不是索引）。

Returns:

str 或 None: 如果没有可识别的频率，则为 None。

Raises:

TypeError: 如果索引不是日期时间类型的。
ValueError: 如果值少于三个。

Examples

>>> idx = pd.date_range(start='2020/12/01', end='2020/12/30', periods=30)
>>> pd.infer_freq(idx)
'D'

请给出一个简单的 Pandas 代码示例

下面是一个简单的 Pandas 用法示例：

import pandas as pd

# 构造数据
df = pd.DataFrame({
    "order_id": [1001,1002,1003,1004,1005],
    "city": ["Beijing","Shanghai","Beijing","Shenzhen","Shanghai"],
    "category": ["Book","Pen","Book","Notebook","Book"],
    "price": [58,5,58,12,58],
    "quantity": [2,10,1,5,3]
})

# 计算订单总金额
df["total_amount"] = df["price"] * df["quantity"]

# 按城市统计销售额
city_sales = df.groupby("city", as_index=False)["total_amount"].sum().sort_values(by="total_amount", ascending=False)
print("各城市销售额：\n", city_sales)

# 按类别统计销量
category_sales = df.groupby("category", as_index=False)["quantity"].sum().sort_values(by="quantity", ascending=False)
print("\n商品类别销量排行：\n", category_sales)

# 销量最高类别
top_category = category_sales.iloc[0]
print(f"\n销量最高的商品类别：{top_category['category']}，销量 {top_category['quantity']}")

你可以在 PythonRun 上执行它，看看结果。

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