在多列上聚合时间序列数据

Question

                     rand_val  new_val           copy_time
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我正在使用 resample 方法对时间序列进行下采样。我发现在聚合数据上应用函数时无法调用特定列。

假设我想做一些涉及调用列名的操作：

df.resample("1min").apply(lambda x: sum(x.rand_val) if len(x)>1 else 0) 

我收到一个错误：

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'rand_val'

如果我对其他变量进行了 groupby，这将是可能的。我猜重采样功能不一样。有什么想法吗？

Answer 1

这是一个好问题！当我们对某些列执行groupby 时，每个数据块都被视为一个pandas DataFrame。因此，我们可以像往常一样访问列。但是，在这种resample 的情况下，它是一个系列。

只为rand_val 获取的一种方法是直接传递该系列，如下所示：

df.resample("1min")['rand_val'].apply(lambda x: sum(x) if len(x)>1 else 0) 

我假设您的索引是日期时间格式。否则请使用pd.to_datetime 转换如下：

df.index=pd.to_datetime(df.index)

Answer 2

使用on=copy_time，我得到以下输出。

a = df.resample('1min',on='copy_time').apply(lambda x: sum(x.rand_val) if len(x)>1 else 0)
print (a)

resample 正在寻找一个必须具有类似日期时间的索引的对象。在你的例子中，我没有看到。传递 copy_time 将处理该数据时间序列。

             org_time  rand_val  new_val           copy_time
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Freq: T, dtype: int64