Question

pd.resample函数接受从数组到数字的任何函数作为其how关键字参数（尽管它不在docs中）。所以下面的例子效果很好

#!/usr/bin/python
import numpy as np
import pandas as pd
dates = pd.date_range('20130101', periods=60)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(60,4), index=dates, columns=list('ABCD'))
print df.resample('10D', how=np.std, axis=0)

但是，有没有办法用返回数组的函数做同样的事情？例如，如果我尝试df.resample('10D', how=np.fft.rfft, axis=0) pandas将退出：

Exception: Data must be 1-dimensional

现在，有没有一种方法可以使用rfft这样的函数和偏移字符串功能（例如，如果我想要每个＆＃34; 10Min＆＃34;在我的数据中阻塞）？

我知道我可以用groupby或者首先分离数据帧，但是因为pandas＆＃39;偏移字符串非常容易使用（它在我的实际数据分析领域特别有用）我想知道如何做到这一点并且不会失去它的功能。

修改的

如果我尝试df.groupby(pd.TimeGrouper('10D')).apply(np.fft.rfft, axis=0)，则会给我这个错误：

TypeError: cannot concatenate a non-NDFrame object

Answer 1

因为fft函数改变了输入的形状，所以不能直接应用它。这将是一种包装它的方法。

In [331]: def wrap_fft(df):
     ...:     return pd.DataFrame({c:np.fft.rfft(df[c]) for c in df})

In [332]: df.groupby(pd.TimeGrouper('10D')).apply(wrap_fft)
Out[332]: 
                                                 A  \
2013-01-01 0                    (0.54057835524+0j)   
           1        (3.58718639626-2.07316200855j)   
           2        (1.31007762632+1.22430332479j)   
           3       (4.36758085029-0.236242884113j)   
           4     (-0.0546232575249+2.11668684871j)   
           5                    (1.55071284264+0j)   
2013-01-11 0                    (4.11929430037+0j)   
           1       (-0.93001545894-2.65804406349j)   
           2        (1.20206318744-1.43815460311j)   
           3        (1.24340282215-4.38679576432j)   
           4     (-0.582004943723-0.943867990404j)   
           5                   (-1.81316546447+0j)   
2013-01-21 0                   (-1.49246511083+0j)   
           1      (-1.15010974637+0.527648266336j)   
           2        (-2.5428259911+2.36604684921j)   
           3      (-2.76468733089+0.860053921011j)   
           4       (-1.41328489201-0.36756122307j)   
           5                   (-3.13773122523+0j)   
  .........

pandas resample with function返回一个数组

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