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Pandas 在自定义开始时间戳重新采样

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 00:17:59 24 4
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我正在尝试在给定的开始时间重新采样数据

my program:
sales = [{'Timestamp': '2018-06-22 15:15:00', 'Jan': 150, 'Feb': 200, 'Mar': 140},
{'Timestamp': '2018-06-22 15:44:00', 'Jan': 250, 'Feb': 250, 'Mar': 250},
{'Timestamp': '2018-06-22 15:46:00', 'Jan': 200, 'Feb': 210, 'Mar': 215},
{'Timestamp': '2018-06-22 16:16:00', 'Jan': 200, 'Feb': 210, 'Mar': 215},
{'Timestamp': '2018-06-22 16:18:00', 'Jan': 200, 'Feb': 210, 'Mar': 215},
{'Timestamp': '2018-06-22 16:20:00', 'Jan': 50, 'Feb': 90, 'Mar': 95 }]
df = pd.DataFrame(sales)
df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'])
df = df.set_index('Timestamp')

ResampledDF = pd.DataFrame()
ResampledDF['J'] = df.Jan.resample("30T").max()
ResampledDF['F'] = df.Feb.resample("30T").max()
ResampledDF['M'] = df.Mar.resample("30T").max()
print(ResampledDF)

输出:
                       J    F    M
Timestamp
2018-06-22 15:00:00 150 200 140
2018-06-22 15:30:00 250 250 250
2018-06-22 16:00:00 200 210 215

这里的输出从 15:00:00 开始自动采样数据,而我希望第一行在 15:15:00,第二行在 15:45:00 等,如下所示

所需输出:
                        J    F    M
Timestamp
2018-06-22 15:15:00 250 250 250
2018-06-22 15:45:00 200 210 215
2018-06-22 16:15:00 200 210 215

最佳答案

使用 base parameter :

In [233]: df.resample('30T', base=15).max()
Out[233]:
Feb Jan Mar
Timestamp
2018-06-22 15:15:00 250 250 250
2018-06-22 15:45:00 210 200 215
2018-06-22 16:15:00 210 200 215

关于Pandas 在自定义开始时间戳重新采样,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50987802/

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