<jupyter_start><jupyter_text>pandasで時系列データの扱い毎月や毎週などの、時系列データの扱い  内容- 1ヶ月分のデータを作る- 1年分365日のデータを作る- 月平均のデータにする- 1年間分の月曜日始まりのデータを作り、1年分のデータから各週の合計をマッピング<jupyter_code>import numpy as np
import pandas as pd<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>1ヶ月分のデータを作る<jupyter_code>dates = pd.date_range(start="2017-04-01", end="2017-04-30")
dates
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 31, 30), index=dates, columns=["乱数"])
df<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>1年分365日のデータを作る<jupyter_code>dates = pd.date_range(start="2017-01-01", periods=365)
dates
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 31, 365), index=dates, columns=["乱数"])
df<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>月平均のデータにする<jupyter_code>df.groupby(pd.Grouper(freq='M')).mean()
df.loc[:, "乱数"].resample('M').mean()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>1年間分の月曜日始まりのデータを作り、1年分のデータから各週の合計をマッピング<jupyter_code>dates = pd.date_range(start="2017-01-01", end="2017-12-31", freq="W-MON")
dates
df_year = pd.DataFrame(df.groupby(pd.Grouper(freq='W-MON')).sum(), index=dates, columns={'乱数'})
df_year
df.head()<jupyter_output><empty_output>
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