Question

我有10分钟间隔的测量数据。有时候时间间隔是9分钟59秒，或者10分钟01秒，有时我缺少值，所以时间间隔是20分钟。

我希望代码执行以下操作：重新采样10分钟的值（我已经实现了）。事实是，以10:00分钟（9分钟59秒或10分钟01秒）以外的间隔进行的测量丢失了，我想保留此数据。

这是我的测试代码：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(columns=('Datetime','V_L1','V_H3_L1','V_H3_L1_in_P'))

df['Datetime'] = ['01.01.2012 00:00:00', '01.01.2012 00:10:01', '01.01.2012 00:29:59','01.01.2012 00:50:00']
df['V_L1'] = [219,219.7,np.nan,220.3]
df['V_H3_L1'] = [3,1,2.5, np.nan]
df['Datetime'] = pd.to_datetime(df['Datetime'])
df.set_index('Datetime')
df = df.set_index('Datetime').resample('600S').asfreq()

输出：

                  V_L1  V_H3_L1  V_H3_L1_in_P
Datetime                                         
2012-01-01 00:00:00  219.0      3.0           NaN
2012-01-01 00:10:00    NaN      NaN           NaN
2012-01-01 00:20:00    NaN      NaN           NaN
2012-01-01 00:30:00    NaN      NaN           NaN
2012-01-01 00:40:00    NaN      NaN           NaN
2012-01-01 00:50:00  220.3      NaN           NaN

希望输出：

                  V_L1  V_H3_L1  V_H3_L1_in_P
Datetime                                         
2012-01-01 00:00:00  219.0      3.0           NaN
2012-01-01 00:10:00  219.7      1.0           NaN
2012-01-01 00:20:00    NaN      NaN           NaN
2012-01-01 00:30:00    NaN      2.5           NaN
2012-01-01 00:40:00    NaN      NaN           NaN
2012-01-01 00:50:00  220.3      NaN           NaN

因此，我想保留数据，就像接受频率设置（10min，600s）的增量小于几秒+或-5秒一样。

Answer 1

df['Datetime'] = df['Datetime'].dt.round('min')
df = df.set_index('Datetime').resample('600S').asfreq()

将日期时间舍入到最接近的分钟，然后可以设置索引并重新采样。

Answer 2

好吧，我写了一个虽然不是很漂亮的函数（我必须假设），但是它确实实现了我想要的功能。当我处理大量数据时，我认为这可能是一种安全的方法。基本上，如果使用if，elif结构，该函数将检查时间戳的分钟部分，并根据其值确定舍入...（向上或向下），我很确定有更好的解决方法，请分享有一个。

如果> = 55，则四舍五入至下一个整小时，如果elif> = 45至50，则elif> = 35至40，依此类推。

因此，代码是：

import datetime

def round_time(time):
    if time.minute>=55:
        if time.hour==23:
            rounded = time-datetime.timedelta(hours=time.hour,minutes=time.minute,seconds=time.second)+datetime.timedelta(hours=time.hour+1,minutes=0,seconds=0)
        else:
            rounded = time-datetime.timedelta(minutes=time.minute, seconds=time.second)+datetime.timedelta(hours=time.hour+1, minutes=0, seconds=0)
elif time.minute >=45:
        rounded = time-datetime.timedelta(minutes=time.minute, seconds=time.second)+datetime.timedelta(minutes=50)
    elif time.minute >=35:
        rounded = time-datetime.timedelta(minutes=time.minute, seconds=time.second)+datetime.timedelta(minutes=40)
    elif time.minute >=25:
        rounded = time-datetime.timedelta(minutes=time.minute, seconds=time.second)+datetime.timedelta(minutes=30)
    elif time.minute >=15:
        rounded = time-datetime.timedelta(minutes=time.minute, seconds=time.second)+datetime.timedelta(minutes=20)
    elif time.minute >=5:
        rounded = time-datetime.timedelta(minutes=time.minute, seconds=time.second)+datetime.timedelta(minutes=10)
    elif time.minute >=0:
        rounded = time-datetime.timedelta(minutes=time.minute, seconds=time.second)+datetime.timedelta(minutes=0)
    return rounded

df['Datetime'] = df['Datetime'].apply(lambda x: round_time(x))
df = df.set_index('Datetime').resample('600S').asfreq()

从 How do I round datetime column to nearest quarter hour

尽管上述线程上的解决方案未能解决10分钟的值，但还是不错的参考！（29分钟仍然四舍五入为20，而不是我希望的值30）

重新采样，因为频率不会在短时间内丢失数据

2 个答案: