python - 如何从 Pandas 的第一个元素开始重新采样？

Question

我正在对下表/数据进行重采样:

Timestamp  L_x   L_y    L_a     R_x     R_y     R_a
2403950   621.3 461.3   313     623.3   461.8   260
2403954   622.5 461.3   312     623.3   462.6   260
2403958   623.1 461.5   311     623.4   464     261
2403962   623.6 461.7   310     623.7   465.4   261
2403966   623.8 461.5   309     623.9   466.1   261
2403970   620.9 461.4   309     623.8   465.9   259
2403974   621.7 461.1   308     623     464.8   258
2403978   622.1 461.1   308     621.9   463.9   256
2403982   622.5 461.5   308     621     463.4   255
2403986   622.4 462.1   307     620.7   463.3   254

table 就这样一直摆下去。时间戳以毫秒为单位。我执行了以下操作以将其重新采样为 100 毫秒的 bin 时间:

1. 我将时间戳索引更改为日期时间格式

   df.index = pd.to_datetime((df.index.values*1e6).astype(int))

2. 我在 100 毫秒内对其重新采样:

   df = df.resample('100L')

生成的重采样数据如下所示:

Timestamp  L_x   L_y    L_a     R_x     R_y     R_a
2403900   621.3 461.3   313     623.3   461.8   260
2404000   622.5 461.3   312     623.3   462.6   260
2404100   623.1 461.5   311     623.4   464     261
2404200   623.6 461.7   310     623.7   465.4   261
2404300   623.8 461.5   309     623.9   466.1   261

我们可以看到第一个bin时间是2403900，比原表的第一个时间戳索引晚了50毫秒。但我希望 bin 时间从原始表的第一个时间戳索引开始，即 2403950。如下所示:

Timestamp  L_x   L_y    L_a     R_x     R_y     R_a
2403950   621.3 461.3   313     623.3   461.8   260
2404050   622.5 461.3   312     623.3   462.6   260
2404150   623.1 461.5   311     623.4   464     261
2404250   623.6 461.7   310     623.7   465.4   261
2404350   623.8 461.5   309     623.9   466.1   261

Answer 1

您可以指定一个偏移量:

df.resample('100L', loffset='50L')

更新

当然你总是可以计算偏移量:

offset = df.index[0] % 100
df.index = pd.to_datetime((df.index.values*1e6).astype(int))
df.resample('100L', loffset='{}L'.format(offset))