如何更改python时间序列中的重采样顺序答案

【问题标题】：how to change the order of resampling in python timeseries如何更改python时间序列中的重采样顺序
【发布时间】：2013-03-22 21:00:59
【问题描述】：

我有以下 python pandas 时间序列

index = pandas.date_range('4/1/2012','9/30/2012', freq='M')
df = pandas.DataFrame(numpy.random.randn(len(index),1), index=index)
df = 
2012-04-30 1.06
2012-05-31 0.82
2012-06-30 0.65
2012-07-31 1.12
2012-08-31 1.09
2012-09-30 0.65

然后我将频率从一个月改为两个月

df_new = df.resample('2M')

重采样函数从最早的日期开始到最后一个日期。我得到的输出如下：

df_new = 
2012-04-30 ...
2012-06-30 ...
2012-08-31 ...
2012-10-30 ...

而我希望算法以相反的顺序重新采样。我想要这样的输出：

df_new = 
2012-05-31 ...
2012-07-31 ...
2012-09-30 ...

谁能帮忙解决这个问题..提前谢谢

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

好的，这比它应该的更复杂 - 但是这里是

In [282]: df
Out[282]:
                   0
2012-04-30  0.583255
2012-05-31 -0.247403
2012-06-30  0.816290
2012-07-31 -1.989587
2012-08-31  0.740463
2012-09-30  0.971749


In [279]: df.resample('2M', how='last', closed='left', loffset='-1M')
Out[279]:
                   0
2012-05-31 -0.247403
2012-07-31 -1.989587
2012-09-30  0.971749


how='last' gets last value in group
closed='left' forces first date[2012-04-30] to be the start of the group (maybe side effect)
loffset='-1M' adjust label appropriately

【讨论】：

哦，嗯...实际上重新阅读我认为loffset 不够的问题是对的，您需要how='last' 和loffset。我希望问题也包含所需的数据对齐方式，以便更清晰。
how='last' 有帮助，但不能完全解决问题。这是因为重采样假设第一个日期 [2012-04-30] 是时间段 [6M] 的结束。如果这可以通过参数控制，它会解决问题

【解决方案2】：

使用loffset参数：

In [8]: df
Out[8]:
                   0
2012-04-30  0.667305
2012-05-31 -1.353332
2012-06-30  0.132986
2012-07-31 -0.697344
2012-08-31 -1.043487
2012-09-30 -0.050352

In [9]: df.resample('2M', loffset='M')
Out[9]:
                   0
2012-05-31  0.667305
2012-07-31 -0.610173
2012-09-30 -0.870416
2012-11-30 -0.050352

【讨论】：

请参阅下面的 user1827356 答案，您实际上需要 loffset 和 how='last' 在这里

【解决方案3】：

这些事情往往比您最初预期的要复杂得多。我同意 Chang 的观点，有一个非常清晰的例子来说明应该如何精确对齐会有所帮助。请注意，示例中的输入数据也具有每月频率也很重要。例如，如果输入频率为天，则上述解决方案的最终对齐方式会发生变化，请参阅：

import pandas as pd

index = pd.date_range('4/1/2012','9/30/2012', freq='D')
df = pd.DataFrame({'Date': index, 'Doy': index.dayofyear}, index=index) 

df.resample('2M', how='last', closed='left', loffset='-1M')

                           Date  Doy
2012-04-30  2012-05-30 00:00:00  151
2012-06-30  2012-07-30 00:00:00  212
2012-08-31  2012-09-29 00:00:00  273
2012-10-31  2012-09-30 00:00:00  274

也可以使用“MS”频率，创建另一种方法：

df.resample('2MS', how='last', loffset='2M')

                           Date  Doy
2012-05-31  2012-05-31 00:00:00  152
2012-07-31  2012-07-31 00:00:00  213
2012-09-30  2012-09-30 00:00:00  274

这一切都归结为您将如何定义垃圾箱的开始和结束。

【讨论】：