Question

当您想根据pandas重采样功能的时间戳重新采样python中的数据时，它很容易使用。例如，从数据帧1开始，时间戳以秒为单位，另一个重新采样，平均为10分钟。

df1_10m=df1.resample('10T', how='mean')

现在我需要在matlab中做同样的事情，但我找不到明确的方法。

函数resample似乎是另一回事。

我尝试重塑，但是我遇到了错误。

function[Data_10mean]=resamp(table)
table.ts=datestr(table.ts); % format the time stamp
TableArray=table2array(table)
j=1;
for i=1:13
    temp=TableArray(:,i);
    table_r=reshape(temp,600,[]); 
    table_rmean=mean(table_r,'omitnan');
    Size=size(table_rmean);
    temp_index=Size(2);
    Data_temp=reshape(table_rmean,temp_index,1);
    Data_10mean(:,j)=Data_temp(:,1);
    j=j+1; %counter for the columns of each iteration
end  

end

Error using reshape
Product of known dimensions, 600, not divisible into total number of elements, 13526.

如果我寻求帮助是因为我真的需要它。我熟悉python而不太熟悉matlab。在python中这么简单似乎没有在matlab中有特定的功能。

Answer 1

您可以在 matlab 中使用函数 retime :

<块引用>

retime：重新采样或聚合时间表中的数据，并解决重复或不规则的时间

TT2 = retime(TT1,newTimeStep,method)

它在方法中有一个 mean 函数。

在matlab中匹配函数做一个Pandas重采样

1 个答案: