在 pandas 如果我们通过平均将 1 分钟间隔的数据重新采样到 15 分钟的间隔，我们可以选择如何重新采样和分配数据答案

【问题标题】：In pandas If we are re-sampling a 1-minute interval data to a 15-minute interval by averaging can we select how to re-sample and assiggn the data在 pandas 如果我们通过平均将 1 分钟间隔的数据重新采样到 15 分钟的间隔，我们可以选择如何重新采样和分配数据
【发布时间】：2020-05-02 05:43:53
【问题描述】：

示例：当我们有从早上 7 点到 8 点 1 分钟的数据时，如何将 7:00-7:15 1 分钟的数据分配给 7:15 的 15 分钟时间戳，以及如何做同样的事情从早上 7:00 到早上 7:15 的 1 分钟数据作为 15 分钟的平均值到早上 7:00 的时间戳

【问题讨论】：

标签： python pandas timestamp

【解决方案1】：

如果我理解正确，你可以重新采样到你想要的 inverval，例如：

In [16]: index = pd.date_range('2019-11-1', '2019-12-1', freq='1T')                                                                             

In [17]: series = pd.Series(np.random.rand(len(index)), index=index)                                                                            

In [18]: series = series.resample('15T').mean()  # Average over 15min intervals

输出：

In [19]: series.tail()                                                                                                                          
Out[19]: 
2019-11-30 23:00:00    0.392965
2019-11-30 23:15:00    0.521111
2019-11-30 23:30:00    0.563201
2019-11-30 23:45:00    0.564622
2019-12-01 00:00:00    0.762733
Freq: 15T, dtype: float64

【讨论】：

【解决方案2】：

（我无法评论，因此我添加了一个答案）您可以在 Felipe Lanza 的解决方案中添加窗口标签的位置，以定义“哪个 bin 边缘标签来标记存储桶”，右侧或左侧：

series.resample('15min', label='right').mean()

【讨论】：