Pandas Dataframe重新采样

Question

我有一个非常庞大的数据帧，我需要平均15秒的间隔。正如您所看到的，索引不是时间戳，所以基本上我需要做的是重新对TS列（时间戳）进行采样。到目前为止，我一直在使用matplotlib.dates.num2date（table.index），但这非常耗时，有时会给我带来内存错误。无论如何我可以使用重新采样和其他列吗？此外，如果有更快的方式每15秒平均一次比重新采样，请告诉我。相关代码如下。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.dates as pltd

>>> table[TS]
735381.370833   2014-05-28 08:54:00
735381.379109   2014-05-28 09:05:55
735381.379155   2014-05-28 09:05:59
735381.380556   2014-05-28 09:08:00
735381.382014   2014-05-28 09:10:06
735381.407407   2014-05-28 09:46:40

table.index = pltd.num2date(table.index)
table = table.resample('15S')
table.index = pltd.date2num(table.index.to_pydatetime())