Question

我有一个如下所示的时间序列数据：

datetime    | value
2016-01-01  | 1
2016-01-02  | 14
2016-01-03  | 3
2016-01-04  | 15
2016-01-05  | 5
2016-01-06  | 4
2016-01-07  | 7
2016-01-08  | 15

我想要获得的是每三天（以及每周）的平均值，并将最后一天保留为这样的索引：

datetime    | value
2016-01-03  | 6
2016-01-06  | 8
2016-01-08  | 11

您可能会注意到其余2条记录只需要平均。是否有方便的方法在pandas dataframe或graphlab SFrame中执行此操作？如果有人可以共享相关资源，那就太棒了！

我感谢任何帮助！

Answer 1

您可以使用由地板部门创建的numpy数组agg：

print (np.arange(len(df.index)) // 3)
[0 0 0 1 1 1 2 2]

df = df.groupby(np.arange(len(df.index)) // 3).agg({'datetime': 'last', 'value': 'mean'})
print (df)
     datetime  value
0  2016-01-03      6
1  2016-01-06      8
2  2016-01-08     11

Answer 2

Numpy数组支持偶数空间选择：

>>> import numpy as np
>>> l = np.arange(10)
>>> l
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> l[0::3]
array([0, 3, 6, 9])

Pandas系列大部分时间都支持Numpy功能。在您的情况下，而不是从索引0，在for循环中从0迭代到2应该可以完成工作。

如何在时间序列数据中取每三天的平均值

2 个答案: