python - 用二进制值重采样 Pandas 数据帧的问题

Question

我的数据框如下:

times = pd.to_datetime(pd.Series(['2014-08-25 21:00:00','2014-08-25 21:24:00',
                                            '2014-08-25 21:57:00','2014-08-25 22:19:00']))
locations = ['A']
event = [1, 0, 0, 1]

df = pd.DataFrame({'Location': locations,'Event': event}, index=times)

locations = ['B']
event = [1, 0, 1, 0]

df = df.append(pd.DataFrame({'Location': locations,'Event': event}, index=times))

我想重新采样这是向前和向后填充“事件”的值。

我的预期输出:

2014-08-25 21:00:00  A  1
2014-08-25 21:30:00  A  0
2014-08-25 22:00:00  A  0
2014-08-25 22:30:00  A  1
2014-08-25 21:00:00  B  1
2014-08-25 21:30:00  B  0
2014-08-25 22:00:00  B  1
2014-08-25 22:30:00  B  0

我的做法:

grouper = df.groupby([pd.Grouper(freq='30T'), 'Location'])
df_temp = grouper.ffill().unstack()

但是，这并没有给出所需的输出，为什么？

Answer 1

您需要指定闭包和 label石斑鱼的正确。我们将接 .first值，但您可以更改为 .max或 .min如果要在同一窗口内有多个值的情况下分别优先考虑1s或0s。

(df.groupby([pd.Grouper(freq='30T', closed='right', label='right'), 'Location'])
   .first()
   .reset_index(level='Location')
   .sort_values('Location')  #  Only so output is sorted like yours
)

                    Location  Event
2014-08-25 21:00:00        A      1
2014-08-25 21:30:00        A      0
2014-08-25 22:00:00        A      0
2014-08-25 22:30:00        A      1
2014-08-25 21:00:00        B      1
2014-08-25 21:30:00        B      0
2014-08-25 22:00:00        B      1
2014-08-25 22:30:00        B      0