我有一个时间序列数据框df看起来像这样（时间序列发生在同一天，但是在不同的时间内：
id val
time
2014-04-03 16:01:53 23 14389
2014-04-03 16:01:54 28 14391
2014-04-03 16:05:55 24 14393
2014-04-03 16:06:25 23 14395
2014-04-03 16:07:01 23 14395
2014-04-03 16:10:09 23 14395
2014-04-03 16:10:23 26 14397
2014-04-03 16:10:57 26 14397
2014-04-03 16:11:10 26 14397
我需要从16:00:00开始每隔5分钟创建一个组。这就是16:00:00到16:05:00范围内的所有行，新列period的值为1.（每个组中的行数不规则，所以我可以＆＃ 39; t简单地削减小组）
最终，数据应如下所示：
id val period
time
2014-04-03 16:01:53 23 14389 1
2014-04-03 16:01:54 28 14391 1
2014-04-03 16:05:55 24 14393 2
2014-04-03 16:06:25 23 14395 2
2014-04-03 16:07:01 23 14395 2
2014-04-03 16:10:09 23 14395 3
2014-04-03 16:10:23 26 14397 3
2014-04-03 16:10:57 26 14397 3
2014-04-03 16:11:10 26 14397 3
目的是执行一些groupby操作，但我需要执行的操作不包含在pd.resample(how=' ')方法中。因此，我必须创建一个period列来标识每个组，然后执行df.groupby('period').apply(myfunc)。
非常感谢任何帮助或评论。
谢谢！
答案 0 :(得分：11)
您可以在TimeGrouper中使用groupy/apply功能。使用TimeGrouper，您无需创建期间列。我知道你并没有尝试计算平均数，但我会用它作为例子：
>>> df.groupby(pd.TimeGrouper('5Min'))['val'].mean()
time
2014-04-03 16:00:00 14390.000000
2014-04-03 16:05:00 14394.333333
2014-04-03 16:10:00 14396.500000
或带有明确apply的示例：
>>> df.groupby(pd.TimeGrouper('5Min'))['val'].apply(lambda x: len(x) > 3)
time
2014-04-03 16:00:00 False
2014-04-03 16:05:00 False
2014-04-03 16:10:00 True
TimeGrouper的文档字符串：
Docstring for resample:class TimeGrouper@21
TimeGrouper(self, freq = 'Min', closed = None, label = None,
how = 'mean', nperiods = None, axis = 0, fill_method = None,
limit = None, loffset = None, kind = None, convention = None, base = 0,
**kwargs)
Custom groupby class for time-interval grouping
Parameters
----------
freq : pandas date offset or offset alias for identifying bin edges
closed : closed end of interval; left or right
label : interval boundary to use for labeling; left or right
nperiods : optional, integer
convention : {'start', 'end', 'e', 's'}
If axis is PeriodIndex
Notes
-----
Use begin, end, nperiods to generate intervals that cannot be derived
directly from the associated object
修改
我不知道创建句号列的优雅方法，但以下内容可行：
>>> new = df.groupby(pd.TimeGrouper('5Min'),as_index=False).apply(lambda x: x['val'])
>>> df['period'] = new.index.get_level_values(0)
>>> df
id val period
time
2014-04-03 16:01:53 23 14389 0
2014-04-03 16:01:54 28 14391 0
2014-04-03 16:05:55 24 14393 1
2014-04-03 16:06:25 23 14395 1
2014-04-03 16:07:01 23 14395 1
2014-04-03 16:10:09 23 14395 2
2014-04-03 16:10:23 26 14397 2
2014-04-03 16:10:57 26 14397 2
2014-04-03 16:11:10 26 14397 2
它的工作原理是因为as_index = False这里的groupby实际上返回了你想要作为multiindex的一部分的period列，我只是获取了多索引的那一部分并分配给原始数据帧中的一个新列。你可以在申请中做任何事情，我只想要索引：
>>> new
time
0 2014-04-03 16:01:53 14389
2014-04-03 16:01:54 14391
1 2014-04-03 16:05:55 14393
2014-04-03 16:06:25 14395
2014-04-03 16:07:01 14395
2 2014-04-03 16:10:09 14395
2014-04-03 16:10:23 14397
2014-04-03 16:10:57 14397
2014-04-03 16:11:10 14397
>>> new.index.get_level_values(0)
Int64Index([0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2], dtype='int64')
答案 1 :(得分：0)
根据您的理解，如果我理解正确的问题，只需使用重新采样方法就可以轻松完成
#Get some data
index = pd.DatetimeIndex(start='2013-01-01 00:00', end='2013-01-31 00:00', freq='min')
a = np.random.randint(20, high=30, size=(len(index),1))
b = np.random.randint(14440, high=14449, size=(len(index),1))
df = pd.DataFrame(np.concatenate((a,b), axis=1), index=index, columns=['id','val'])
df.head()
Out[34]:
id val
2013-01-01 00:00:00 20 14446
2013-01-01 00:01:00 25 14443
2013-01-01 00:02:00 25 14448
2013-01-01 00:03:00 20 14445
2013-01-01 00:04:00 28 14442
#Define function for variance
import numpy as np
def pyfun(X):
if X.shape[0] <= 1:
result = nan
else:
total = 0
for x in X:
total = total + x
mean = float(total) / X.shape[0]
total = 0
for x in X:
total = total + (mean-x)**2
result = float(total) / (X.shape[0]-1)
return result
#Try it out
df.resample('5min', how=pyfun)
Out[53]:
id val
2013-01-01 00:00:00 12.3 5.7
2013-01-01 00:05:00 9.3 7.3
2013-01-01 00:10:00 4.7 0.8
2013-01-01 00:15:00 10.8 10.3
2013-01-01 00:20:00 11.5 1.5
那很容易。这是为了您自己的功能，但是如果您想使用库中的函数，那么您需要做的就是在how关键字中指定函数
df.resample('5min', how=np.var).head()
Out[54]:
id val
2013-01-01 00:00:00 12.3 5.7
2013-01-01 00:05:00 9.3 7.3
2013-01-01 00:10:00 4.7 0.8
2013-01-01 00:15:00 10.8 10.3
2013-01-01 00:20:00 11.5 1.5