Python

Question

伙计们

我一定遗漏了一些非常明显的东西但是，
我有一个按小时收费的日期时间系列。我需要将其下采样到每日速率，使用 resample('D').
非常简单但我不能使用均值对其进行下采样。例如，我需要选择一天中的一个小时（例如 00:00h）并将其用作给定日期的值。之前：

datetime              values
2018-05-08 00:00:00     0.1
2018-05-08 01:00:00     0.5
2018-05-08 02:00:00     0.7
2018-05-08 03:00:00     0.4
2018-05-08 04:00:00     0.7

期望输出

datetime              values
2018-05-08             0.1

resample有什么方法还是我应该使用其他方法？

最佳

编辑

首先我有大日期时间系列。

datetime              values
2018-05-08 00:00:00     0.1
2018-05-08 01:00:00     0.5
2018-05-08 02:00:00     0.7
2018-05-08 03:00:00     0.4
2018-05-08 04:00:00     0.7

然后我应用了运行维持小时费率的平均值。

df['values'] = df['values'].rolling(168).mean(center=True)

我使用 168，因为我需要 3 天前和 3 天后的小时费率。
从这里我需要下采样，但如果我使用标准的重采样方法，它将再次平均。

df = df.resample('D').mean()

Answer 1

您可以应用任何您想要的功能。其中一些已经为您实现（例如 mean、sum，还有 first 和 last）：

df.resample('D').first()
#             values
# datetime          
# 2018-05-08     0.1

但是你可以随便应用你想要的任何函数，它会传递给整个组来操作，就像groupby。

例如，这是凌晨 2 点之前的最后一次（假设数据帧已经按索引排序）：

import datetime

def last_before_2_am(group):
    before_2_am = group[group.index.time < datetime.time(2, 0, 0)]
    return before_2_am.iloc[-1]

df.resample('D').apply(last_before_2_am)
#             values
# datetime          
# 2018-05-08     0.5

Python - 使用重新采样而不是使用 average/mean 进行下采样

Python - Downsample using resample not using average/mean

downsampling

python-3.x

pandas