python - 重新采样 Pandas 时间序列以获得 bin 名称的结束时间戳？

Question

我生成一个 5 分钟时间序列样本:

index = pd.date_range('1/1/2000', periods=10, freq='5T')
data=range(10)
ser = pd.Series(data, index=index)

它的样子:

2000-01-01 00:00:00    0.0
2000-01-01 00:05:00    1.0
2000-01-01 00:10:00    2.0
2000-01-01 00:15:00    3.0
2000-01-01 00:20:00    4.0
2000-01-01 00:25:00    5.0
2000-01-01 00:30:00    6.0
2000-01-01 00:35:00    7.0
2000-01-01 00:40:00    8.0
2000-01-01 00:45:00    9.0
Freq: 5T, dtype: float64

我需要什么

我想将这个时间序列变成一个 15 分钟的时间序列，并让每个 15 分钟的值成为在该 15 分钟期间观察到的 5 分钟值的平均值，即

2000-01-01 00:15:00    2.0   # i.e. mean(1, 2, 3)
2000-01-01 00:30:00    5.0   # i.e. mean(4, 5, 6)
2000-01-01 00:45:00    8.0   # i.e. mean(7, 8, 9)

我尝试过的事情

如果我将这些数据重新采样到 15 分钟的桶中并调用均值，我得到:

ser.resample('15T').mean()

2000-01-01 00:00:00    1.0
2000-01-01 00:15:00    4.0
2000-01-01 00:30:00    7.0
2000-01-01 00:45:00    9.0

这不是在计算我想要的方法。如果我将 closed='right' 添加到重采样调用中，我会更接近我想要的值，但时间戳不正确。

ser.resample('15T', closed='right').mean()
1999-12-31 23:45:00    0.0
2000-01-01 00:00:00    2.0
2000-01-01 00:15:00    5.0
2000-01-01 00:30:00    8.0
Freq: 15T, dtype: float64

有什么建议吗？

Answer 1

您可以在 resample 中使用 label 参数,

ser.resample('15T', label='right', closed='right').mean()

这会将标签从左侧(默认)移动到重采样窗口的右侧。这比我有点笨拙的评论更简洁。