pandas.core.resample.Resampler.pipe

Resampler.pipe(func, *args, **kwargs)[source]

Применяет функцию func с аргументами к этому объекту Resampler и возвращает результат.

Используйте .pipe, чтобы улучшить читаемость, объединяя функции, которые ожидают объекты Series, DataFrame, GroupBy или Resampler. Вместо записи

>>> h(g(f(df.groupby('group')), arg1=a), arg2=b, arg3=c)  

Вы можете записать

>>> (df.groupby('group')
...    .pipe(f)
...    .pipe(g, arg1=a)
...    .pipe(h, arg2=b, arg3=c))  

что гораздо понятнее.

Параметры

func:callable или кортеж (callable, str)

Функция для применения к этому объекту Resampler или, альтернативно, кортеж (callable, data_keyword), где data_keyword — строка, указывающая ключевое слово callable, которое ожидает объект Resampler.

args:итерируемый объект, необязательно

Позиционные аргументы, передаваемые в func.

kwargs:словарь, необязательно

Словарь ключевых аргументов, передаваемых в func.

Возвращает

object:тип возвращаемого значения func.

См. также

Series.pipe

Применение функции с аргументами к ряду.

DataFrame.pipe

Применение функции с аргументами к фрейму данных.

apply

Применение функции к каждой группе вместо всего объекта Resampler.

Примечания

См. больше здесь

Примеры

>>> df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4]},
...                   index=pd.date_range('2012-08-02', periods=4))
>>> df
            A
2012-08-02  1
2012-08-03  2
2012-08-04  3
2012-08-05  4

Чтобы получить разницу между максимальным и минимальным значением каждого 2-дневного периода за один проход, можно сделать

>>> df.resample('2D').pipe(lambda x: x.max() - x.min())
            A
2012-08-02  1
2012-08-04  1