【发布时间】：2015-11-15 19:20:50
【问题描述】：
有一个由 DatatimeIndex 索引的时间序列（ts），想按 10 分钟分组
index x y z
ts1 ....
ts2 ....
...
我知道如何按 1 分钟分组
def group_by_minute(timestamp):
year = timestamp.year
month = timestamp.month
day = timestamp.day
hour = timestamp.hour
minute = timestamp.minute
return datetime.datetime(year, month, day, hour, minute)
然后
ts.groupby(group_by_minute, axis=0)
我的自定义函数（大致）
def my_function(group):
first_latitude = group['latitude'].sort_index().head(1).values[0]
last_longitude = group['longitude'].sort_index().tail(1).values[0]
return first_latitude - last_longitude
所以 ts DataFrame 肯定应该包含 'latitude' 和 'longitude' 列
使用 TimeGrouper 时
ts.groupby(pd.TimeGrouper(freq='100min')).apply(my_function)
我收到以下错误，
TypeError: cannot concatenate a non-NDFrame object
【问题讨论】：
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你试过
resample吗？例如。df.resample('1min', 'mean')你在做什么聚合 -
@JoeCondron 我正在使用 APPLY 函数应用自定义函数。在我看来， resample 或 TimeGrouper 会自动填补空白，即使有一年的时间间隔。有没有办法防止这种情况？非常感谢
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您可以传递您的自定义函数，例如：
df.resample('10min', how=my_func)。除非你告诉它，否则它不会填补空白。也许您应该发布要传递的功能和所需的输出。或者，您可以将函数的最后一行调整为minute = 10 * (minute / 10)。 -
@JoeCondron 感谢您的建议。我已经切换到重新采样，它几乎可以工作。仅 resample 获取 df 的第一列，它是否同时适用于 df 的多个列？我会将我的功能重新编辑到问题中。再次感谢
标签： python pandas time-series