pandasTimeGrouper自定义频率时间范围

Question

如何按自定义时间范围对数据进行分组？我能够按小时对数据进行分组，但我想以 1 小时 1 分钟的间隔对其进行分组。

类似这样的代码： df.groupby(pd.TimeGrouper('1H:1Min')).mean() （但这 returns 是一个错误。）

我的 objective 是获取每个 1H:1Min 间隔的平均值。希望你能帮助我。

Answer 1

使用3660秒

df.groupby(pd.TimeGrouper('3660S')).mean()

或61分钟

df.groupby(pd.TimeGrouper('61Min')).mean()

或者@root 在评论中所说的

df.groupby(pd.TimeGrouper('1H1Min')).mean()

考虑数据框df

df = pd.DataFrame(np.arange(10), pd.date_range('2017', periods=10, freq='30Min'))

所有分组产生

                       0
2017-01-01 00:00:00  1.0
2017-01-01 01:01:00  3.5
2017-01-01 02:02:00  5.5
2017-01-01 03:03:00  7.5
2017-01-01 04:04:00  9.0

pandas TimeGrouper custom frequency time range