python - 重新采样时间序列数据

Question

我有一些随机的每小时时间序列数据，(让我们制作一些)如何重新采样每日最大值以及为记录每日最大值的小时创建一个单独的 df 列？

import pandas as pd 
import numpy as np 
from numpy.random import randint
import os

np.random.seed(10)  # added for reproductibility                                                                                                                                                                 

rng = pd.date_range('10/9/2018 00:00', periods=1000, freq='1H') 
df = pd.DataFrame({'Random_Number':randint(1, 100, 1000)}, index=rng)

df.index.name = 'Date'

重新采样随机值:

daily_summary = pd.DataFrame()

daily_summary['Random_Number_Resamp'] = df['Random_Number'].resample('D').max()


daily_summary.head()

然后尝试记录每日最大值发生的时间...

daily_summary['Hour_Map'] = daily_summary.Random_Number_Resamp.index.strftime('%H').astype('int')

daily_summary

上面的代码不会抛出属性错误，但 hour_map 将为零。当创建 daily_summary df 时，如何实现 hour_map 也出现在此步骤？

Answer 1

你可以做groupby:

df.groupby(df.index.normalize())['Random_Number'].agg(['idxmax', 'max']) 

输出(头):

                         idxmax     max
Date        
2018-10-09  2018-10-09 05:00:00     94
2018-10-10  2018-10-10 20:00:00     95
2018-10-11  2018-10-11 15:00:00     97
2018-10-12  2018-10-12 18:00:00     98
2018-10-13  2018-10-13 22:00:00     91