按周分组时序数据，如何避免跨越月份？

## 按周分组时序数据，而不超过一个月

### 问题：按时间间隔分组，而不跨越特定时间间隔

在处理时序数据时，按时间间隔进行分组十分常见，例如，按天、按周或按月。但是，有时我们可能需要按特定时间间隔分组，同时确保分组不会跨越另一个时间间隔。例如，按周分组时，我们可能希望确保每个周分组不会跨越多个月。

### 解决方案：利用 Pandas 的按组采样和自定义分组对象

要利用 Pandas 按周分组时序数据，而不跨越一个月，我们可以使用 resample() 函数结合 Grouper() 对象。以下是具体步骤：

1. 创建按周分组规则

   grouper = pd.Grouper(freq='W', closed='left')
   

   grouper 对象的 freq 参数指定按周分组，closed 参数指定分组区间为左闭右开，即每个周分组从星期一开始，到星期天结束。

2. 按周分组数据

   df_resampled = df.resample('W', on='Date', groups=grouper).sum()
   

   resample() 函数的 on 参数指定按 Date 列分组，groups 参数指定分组规则。sum() 函数对每个周分组中的数据进行求和。

3. 调整索引

   df_resampled.index = pd.to_datetime(df_resampled.index.map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d')))
   

   此步骤将 df_resampled 的索引转换为日期格式，并格式化为 '%Y-%m-%d'，以获得按周分组的结果。

### 示例：按周分组，而不跨越一个月

考虑以下 Pandas 数据框 df：

                Date   Value
0  2021-01-15   4
1  2021-01-17   3
2  2021-01-19  10
3  2021-02-04   1

使用上述步骤按周分组，而不跨越一个月，得到以下结果：

                Week   Sum_value
0  2021-01-01-2021-01-06   0
1  2021-01-08-2021-01-14   1
2  2021-01-15-2021-01-21   17
3  2021-01-22-2021-01-28   0
4  2021-01-29-2021-01-31   5

正如预期，结果按周分组，且每个周分组不跨越多个月。

### 注意事项：

• 如果数据中有缺失值，在按周分组之前，应该用 fillna() 函数处理缺失值。
• 如果分组后的时间间隔不满足需要，可以通过修改 grouper 对象的 freq 和 closed 参数调整分组规则。

### 常见问题解答

1. 如何处理跨月的数据？
   如果数据跨越多个月，resample() 函数将按指定的时间间隔分组，而不考虑月份。
2. 如何自定义分组区间？
   可以使用 Grouper() 对象的 closed 参数自定义分组区间，例如 closed='right' 表示分组区间为右闭左开。
3. 如何对分组后的数据进行计算？
   可以在 resample() 函数中指定一个聚合函数，例如 sum()、mean() 或 count()，对分组后的数据进行计算。
4. 如何避免分组跨越月份？
   通过设置 grouper 对象的 closed 参数为 left，可以确保分组区间为左闭右开，这样每个周分组都从星期一开始，到星期天结束。
5. 如何处理不完整的周数据？
   如果数据不包含完整的周，resample() 函数将自动对不完整的周进行填充，例如用 fillna() 函数填充缺失值或重复最近的值。