如何按定义的时间间隔对熊猫数据框进行分组？_python

我有一个这样的数据帧，我想每 60 分钟分组一次，并在 06:30 开始分组。

                           data
index
2017-02-14 06:29:57    11198648
2017-02-14 06:30:01    11198650
2017-02-14 06:37:22    11198706
2017-02-14 23:11:13    11207728
2017-02-14 23:21:43    11207774
2017-02-14 23:22:36    11207776

我在用：

df.groupby(pd.TimeGrouper(freq='60Min'))

我得到这个分组：

                      data
index       
2017-02-14 06:00:00     x1
2017-02-14 07:00:00     x2
2017-02-14 08:00:00     x3
2017-02-14 09:00:00     x4
2017-02-14 10:00:00     x5

但我正在寻找这个结果：

                      data
index       
2017-02-14 06:30:00     x1
2017-02-14 07:30:00     x2
2017-02-14 08:30:00     x3
2017-02-14 09:30:00     x4
2017-02-14 10:30:00     x5

我如何告诉函数在 6:30 以一小时为间隔开始分组？

如果.groupby(pd.TimeGrouper(freq='60Min'))不能完成，最好的方法是什么？

提前致以敬意和感谢

将base=30与 label='right'参数结合使用。

指定label='right'使时间段从 6:30（较高侧）而不是 5:30 开始分组。 此外， base设置为 0 ，因此需要将这些偏移 30 以考虑日期的前向传播。

假设，您要聚合每个子组的第一个元素，然后：

df.groupby(pd.Grouper(freq='60Min', base=30, label='right')).first()
# same thing using resample - df.resample('60Min', base=30, label='right').first()

产量：

                           data
index                          
2017-02-14 06:30:00  11198648.0
2017-02-14 07:30:00  11198650.0
2017-02-14 08:30:00         NaN
2017-02-14 09:30:00         NaN
2017-02-14 10:30:00         NaN
2017-02-14 11:30:00         NaN
2017-02-14 12:30:00         NaN
2017-02-14 13:30:00         NaN
2017-02-14 14:30:00         NaN
2017-02-14 15:30:00         NaN
2017-02-14 16:30:00         NaN
2017-02-14 17:30:00         NaN
2017-02-14 18:30:00         NaN
2017-02-14 19:30:00         NaN
2017-02-14 20:30:00         NaN
2017-02-14 21:30:00         NaN
2017-02-14 22:30:00         NaN
2017-02-14 23:30:00  11207728.0

使用这是一种重新采样时间序列的专用方法，这样我们就不需要DataFrame.GroupBy和pd.Grouper ：

df.resample('60min', base=30, label='right').first()

输出

                           data
index                          
2017-02-14 06:30:00  11198648.0
2017-02-14 07:30:00  11198650.0
2017-02-14 08:30:00         NaN
2017-02-14 09:30:00         NaN
2017-02-14 10:30:00         NaN
2017-02-14 11:30:00         NaN
2017-02-14 12:30:00         NaN
2017-02-14 13:30:00         NaN
2017-02-14 14:30:00         NaN
2017-02-14 15:30:00         NaN
2017-02-14 16:30:00         NaN
2017-02-14 17:30:00         NaN
2017-02-14 18:30:00         NaN
2017-02-14 19:30:00         NaN
2017-02-14 20:30:00         NaN
2017-02-14 21:30:00         NaN
2017-02-14 22:30:00         NaN
2017-02-14 23:30:00  11207728.0

注意：当您的数据框中有多列时，您必须指定要聚合的列：

df.resample('60min', base=30, label='right')['data'].first()

如何按定义的时间间隔对熊猫数据框进行分组？

问题描述

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