python - 使用 'how=count' 重新采样导致问题

Question

我有一个简单的 pandas 数据框，它在不同时间都有测量值:

                     volume
t
2013-10-13 02:45:00      17
2013-10-13 05:40:00      38
2013-10-13 09:30:00      29
2013-10-13 11:40:00      25
2013-10-13 12:50:00      11
2013-10-13 15:00:00      17
2013-10-13 17:10:00      15
2013-10-13 18:20:00      12
2013-10-13 20:30:00      20
2013-10-14 03:45:00       9
2013-10-14 06:40:00      30
2013-10-14 09:40:00      43
2013-10-14 11:05:00      10

我正在做一些基本的重采样和绘图，例如每日总体积，效果很好:

df.resample('D',how='sum').head()   

            volume
t
2013-10-13     184
2013-10-14     209
2013-10-15     197
2013-10-16     309
2013-10-17     317

但出于某种原因，当我尝试计算每天的条目总数时，它返回一个多索引系列而不是数据框:

df.resample('D',how='count').head()

2013-10-13  volume     9
2013-10-14  volume     9
2013-10-15  volume     7
2013-10-16  volume     9
2013-10-17  volume    10

我可以修复数据，以便通过简单的 unstack 调用轻松绘制它，即 df.resample('D',how='count').unstack()，但为什么调用 resample使用 how='count' 的行为与使用 how='sum' 的行为不同？

Answer 1

resample 和 count 确实在结果数据帧的结构方面导致了一些奇怪的行为(好吧，至少达到 0.13.1)。请参阅此处了解略有不同但相关的上下文:Count and Resampling with a mutli-ndex

您可以使用相同的策略 这里:

>>> df
                     volume
date                       
2013-10-13 02:45:00      17
2013-10-13 05:40:00      38
2013-10-13 09:30:00      29
2013-10-13 11:40:00      25
2013-10-13 12:50:00      11
2013-10-13 15:00:00      17
2013-10-13 17:10:00      15
2013-10-13 18:20:00      12
2013-10-13 20:30:00      20
2013-10-14 03:45:00       9
2013-10-14 06:40:00      30
2013-10-14 09:40:00      43
2013-10-14 11:05:00      10

所以这是你的问题:

>>> df.resample('D',how='count')

2013-10-13  volume    9
2013-10-14  volume    4

您可以通过在 resample 调用中使用字典指定 count 应用于 volume 列来解决此问题:

>>> df.resample('D',how={'volume':'count'})

            volume
date              
2013-10-13       9
2013-10-14       4