pandas TimeGrouper自定义频率时间范围

时间:2017-10-31 23:46:56

标签: python pandas time-series pandas-groupby

如何按自定义时间范围实施分组数据?我能够按小时对数据进行分组,但我想以1小时1分钟的间隔对其进行分组。

像这样的代码: df.groupby(pd.TimeGrouper('1H:1Min')).mean() (但这会返回错误。)

我的目标是获得每1H:1Min个间隔的平均值。希望你能帮助我。

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

使用3660

df.groupby(pd.TimeGrouper('3660S')).mean()

61分钟

df.groupby(pd.TimeGrouper('61Min')).mean()

或者@root在评论中说了什么

df.groupby(pd.TimeGrouper('1H1Min')).mean()

考虑数据框df

df = pd.DataFrame(np.arange(10), pd.date_range('2017', periods=10, freq='30Min'))

所有分组产量

                       0
2017-01-01 00:00:00  1.0
2017-01-01 01:01:00  3.5
2017-01-01 02:02:00  5.5
2017-01-01 03:03:00  7.5
2017-01-01 04:04:00  9.0