python - 因果重采样 : Sum over the last X

Question

假设我有以下值:

                                   money_spent
time                 
2014-10-06 17:59:40.016000-04:00      1.832128
2014-10-06 17:59:41.771000-04:00      2.671048
2014-10-06 17:59:43.001000-04:00      2.019434
2014-10-06 17:59:44.792000-04:00      1.294051
2014-10-06 17:59:48.741000-04:00      0.867856

我希望衡量每 2 秒花费了多少钱。更具体地说，对于输出中的每个时间戳，我需要查看在过去 2 秒内花费的钱。

当我这样做时:

df.resample('2S', how='last')

我得到:

                                money_spent
time               
2014-10-06 17:59:40-04:00          2.671048
2014-10-06 17:59:42-04:00          2.019434
2014-10-06 17:59:44-04:00          1.294051
2014-10-06 17:59:46-04:00               NaN
2014-10-06 17:59:48-04:00          0.867856

这不是我所期望的。首先，请注意重采样 df 中的第一个条目是 2.671048，但那是在时间 17:59:40，即使，根据原始数据框，尚未没有花钱。这怎么可能？

Answer 1

尝试使用 how=np.sum :

df.resample('2S', how=np.sum, closed='left', label='right')

编辑:

关于closed和label:

意思是:从左闭区间开始，从区间右端开始标注日期。(2 秒，例如 [1, 1.2, 1.5, 1.9, 2) )。来自docs :

closed : {‘right’, ‘left’} Which side of bin interval is closed

label : {‘right’, ‘left’} Which bin edge label to label bucket with