大熊猫在夜间重新采样答案

【问题标题】：pandas resampling for for nighttime hours大熊猫在夜间重新采样
【发布时间】：2019-10-09 10:06:16
【问题描述】：

我有一个多元时间序列数组。时间序列目前以 10 秒的间隔聚合：

**Time**
2016-01-11 17:00:00
2016-01-11 17:00:10
2016-01-11 17:00:20

我想重新采样，以便获得每天 5 小时的时间范围（时间在数据框中如何显示并不重要，重要的是它是否正确聚合）。我正在按平均值重新采样。

**Time**
2016-01-11 10:00:00-15:00:00
2016-01-12 10:00:00-15:00:00
2016-01-13 10:00:00-15:00:00

如何做到这一点？

【问题讨论】：

@BenPap “然后取其余的平均值”是什么意思？我会得到太多的间隔，我该如何摆脱不需要的间隔？
@QuangHoang 是的，这正是我的问题。
我的意思是如果'00:00:00-04:59:59'是第一个块，那么20:00:00-23:59:59是最后一个块？
@QuangHoang 这不是我想要的。我想我在我的问题中说得很清楚。我想要每天 1 个 5 小时的时间间隔。
是否必须从10:00:00 或00:00:00 开始有效？

标签： python pandas time-series

【解决方案1】：

首先我会过滤我想要的时间段并按天分组：

# mask the hours we want
hours = df.index.hour
mask = (hours >= 10) & (hours <=14)

# groupby
df[mask].groupby(df[mask].index.floor('D')).mean()

玩具数据：

Times = pd.date_range('2016-01-11', '2016-01-14', freq='10s')

np.random.seed(1)
df = pd.DataFrame({'Time': Times,
                   'Value': np.random.randint(1,10, len(Times))})

给予：

            Value
Time    
2016-01-11  4.993333
2016-01-12  5.030556
2016-01-13  5.012778

【讨论】：

我感觉这会起作用，但我目前收到错误 'AttributeError: 'DatetimeIndex' object has no attribute 'dt''
DatetimeIndex 对象不需要通过dt 访问。
我忘了你的时间是有索引的。正如@piRSquared 所说，只需删除所有.dt。让我更新。

【解决方案2】：

df.groupby([df['Time'].dt.month, df['Time'].dt.day]).apply(lambda x: x.set_index('Time').resample('5H').mean())

您必须先按时间列的月份和日期分组，然后在 5H（5 小时）内对您的时间列应用重新采样，然后是 .mean()，这将取其他列的平均值。

groupby 的原因是您不希望每天一整天都有 5 小时的间隔，只希望每天的时间。只要您的时间在 5 小时内，您一天只能获得一个间隔。

【讨论】：

非常感谢您的回答，但是当我运行它时，我没有得到我想要的。它给了我每五个小时的平均值。我想要的是 10 到 15 小时之间所有数据的平均值。
df = df[(df['Time'].dt.hour >= 10)&(df['Time'].dt.hour <= 15)].copy() 你可以先过滤它以获得你想要的时间，然后运行我上面的答案。
同样的问题，除了现在它被隔离为第 10 小时的平均值和第 15 小时的平均值。我需要 10:00 到 15:00 之间的所有时间的平均值。
在我的评论代码上将 15 更改为 14。我不小心多拉了一个小时。