pandas习题 219：使用 resample() 计算月度销售统计

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（编码题）给定某商店2023年的每日销售数据，要求使用 resample() 方法进行简单的月度统计。源数据如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成2023年1-3月每日销售数据
np.random.seed(42)
dates = pd.date_range('2023-01-01', '2023-03-31', freq='D')
sales = np.random.randint(100, 500, size=len(dates))

df = pd.DataFrame({'date': dates, 'sales': sales})
df.set_index('date', inplace=True)
print("原始数据前5行:")
print(df.head())

输出结果：

原始数据前5行:
            sales
date             
2023-01-01    409
2023-01-02    497
2023-01-03    268
2023-01-04    475
2023-01-05    353

具体要求：

使用 resample() 计算每月销售总额
使用 resample() 计算每月平均销售额
使用 resample() 统计每月销售天数

参考答案

代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成2023年1-3月每日销售数据
np.random.seed(42)
dates = pd.date_range('2023-01-01', '2023-03-31', freq='D')
sales = np.random.randint(100, 500, size=len(dates))
df = pd.DataFrame({'date': dates, 'sales': sales})
df.set_index('date', inplace=True)

# 使用 resample() 进行月度统计
(
    df.resample('ME')
    .agg(total=('sales', 'sum'),
         avg=('sales', 'mean'),
         count=('sales', 'size'),
        )
)

输出结果：

            total         avg  count
date
2023-01-31   9697  312.806452     31
2023-02-28   8371  298.964286     28
2023-03-31   9761  314.870968     31

答案解析

参考代码的逻辑思路：

resample('M') 按月份对数据进行重采样
.sum() 计算每个月的销售总额
.mean() 计算每个月的平均每日销售额
.count() 统计每个月的销售天数
resample() 方法自动识别时间索引并按月分组
所有操作都是简单的链式调用，易于理解

这种方法非常适合初学者学习时间序列重采样的基本用法，能够快速掌握如何按不同时间粒度汇总数据。

（完）

pandas习题 219：使用 resample() 计算月度销售统计

参考答案

答案解析

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