Pandas 时间序列：常规 10 分钟窗口内不规则间隔数据的分组和滚动平均值答案

【问题标题】：Pandas timeseries: groupby and rolling average of irregularly spaced data over regular 10-minute windowsPandas 时间序列：常规 10 分钟窗口内不规则间隔数据的分组和滚动平均值
【发布时间】：2019-03-30 17:14:41
【问题描述】：

我有一个看起来像这样的数据框：

|-----------------------------------------------------|
|                        | category   | pct_formation |
|-----------------------------------------------------|
|ts_timestamp            |            |               |
|-----------------------------------------------------|
|2018-10-22 10:13:44.043 | in_petr    | 37.07         |
|2018-10-22 10:17:09.527 | in_petr    | 36.97         |
|2018-10-22 10:17:43.977 | in_dsh     | 36.95         |
|2018-10-22 10:17:43.963 | in_dsh     | 36.96         |
|2018-10-22 10:17:09.527 | in_petr    | 32.96         |
|2018-10-22 10:19:44.040 | out_petr   | 36.89         |
|2018-10-23 10:19:44.043 | out_petr   | 36.90         |
|2018-10-23 10:19:37.267 | sync       | 33.91         |
|2018-10-23 10:19:44.057 | sync       | 36.96         |
|2018-10-23 10:19:16.750 | out_petr   | 36.88         |
|2018-10-23 10:20:03.160 | sync       | 36.98         |
|2018-10-23 10:20:32.350 | sync       | 37.00         |
|2018-10-23 10:23:03.150 | sync       | 34.58         |
|2018-10-23 10:22:18.633 | in_dsh     | 36.98         |
|2018-10-23 10:25:39.557 | in_dsh     | 36.97         |
|-----------------------------------------------------|

数据包含每天在不同时间收集的各种类别的pct_formation 值（不规则频率、不均匀间隔）。

我想比较每天上午 9 点到 11 点之间 10 分钟滚动窗口中每个类别的平均 pct_formation 或一周内的平均值。

问题在于每个类别的数据并不总是在上午 9 点开始输入。对一些人来说，它从上午 9.10 开始，一些人从上午 9.15 开始，一些人从上午 10 点开始，依此类推。此外，数据不是定期出现的。如何获得上午 9 点到 11 点之间每天和每个类别的 10 分钟滚动平均值？

最初，我将ts_timestamp 列转换为索引：

df = df.set_index('ts_timestamp')

然后，我可以groupby 并像这样使用rolling()：

df.groupby('category').rolling('10T').agg({'pct_formation': 'mean'})

但是，这不会显示定期的 10 分钟间隔，而是显示数据帧中的时间戳。

我意识到我需要像这样创建一个数据范围以用作索引：

pd.date_range(start=df.index.min().replace(hour=9, minute=0, second=0, microsecond=0),
              end=df.index.max().replace(hour=11, minute=0, second=0, microsecond=0),
              freq='10T')
#
# or should I use freq='1T' so that rolling() can do 10 minute intervals?

但是，如何将我的数据框与此范围对齐？如何平均范围之间出现的多个值？

我是处理时间序列数据的新手，希望能提供任何帮助。有什么不明白的欢迎追问。

【问题讨论】：

时间感知滚动是您正在寻找的：stackoverflow.com/a/41176540

标签： python pandas time-series pandas-groupby window-functions

【解决方案1】：

使用pd.Grouper：

df.groupby(['category', pd.Grouper(key = 'ts_timestamp', freq = '10Min')]).\ agg({'pct_formation': 'mean'})

输出：

                                    pct
cat      ts                            
in_dsh   2018-10-22 10:10:00  36.955000
in_petr  2018-10-22 10:10:00  35.666667
out_petr 2018-10-22 10:10:00  36.890000
         2018-10-23 10:10:00  36.900000
sync     2018-10-23 10:10:00  35.435000

【讨论】：