python - 重新采样具有特定开始时间的每小时 TimeSeries

Question

我想从某个小时开始以每天(正好 24 小时)的频率重新采样 TimeSeries。

喜欢:

index = date_range(datetime(2012,1,1,17), freq='H', periods=60)

ts = Series(data=[1]*60, index=index)

ts.resample(rule='D', how='sum', closed='left', label='left')

我得到的结果:

2012-01-01  7
2012-01-02 24
2012-01-03 24
2012-01-04  5
Freq: D

我希望的结果:

2012-01-01 17:00:00 24
2012-01-02 17:00:00 24
2012-01-03 17:00:00 12
Freq: D

几周前，您可以将 '24H' 传递给 freq 参数，并且效果很好。但现在它结合了 '24H' 到 '1D'。

我是否使用了现在已修复的 '24H' 错误？我怎样才能以一种高效且 Pythonic(或 Pandas)的方式获得预期的结果？

版本:

• python 2.7.3
• pandas 0.9.0rc1(但也不适用于 0.8.1)
• numpy 1.6.1

Answer 1

Resample有一个涵盖这种情况的 base 参数:

ts.resample(rule='24H', closed='left', label='left', base=17).sum()

输出:

2012-01-01 17:00:00    24
2012-01-02 17:00:00    24
2012-01-03 17:00:00    12
Freq: 24H