在Pandas中将下采样从1个月缩短到几个月

时间:2018-01-05 13:26:58

标签: python pandas time-series

我有一个跨越36个月的数据集。我想缩减3个月的时间。我用:

df = df.resample('3M').sum()

但是,当我查看输出时,它似乎没有正确区分月份的时间段。例如,这里有36个月的数据:

1901-01-01    266.0
1901-02-01    145.9
1901-03-01    183.1
1901-04-01    119.3
1901-05-01    180.3
1901-06-01    168.5
1901-07-01    231.8
1901-08-01    224.5
1901-09-01    192.8
1901-10-01    122.9
1901-11-01    336.5
1901-12-01    185.9
1902-01-01    194.3
1902-02-01    149.5
1902-03-01    210.1
1902-04-01    273.3
1902-05-01    191.4
1902-06-01    287.0
1902-07-01    226.0
1902-08-01    303.6
1902-09-01    289.9
1902-10-01    421.6
1902-11-01    264.5
1902-12-01    342.3
1903-01-01    339.7
1903-02-01    440.4
1903-03-01    315.9
1903-04-01    439.3
1903-05-01    401.3
1903-06-01    437.4
1903-07-01    575.5
1903-08-01    407.6
1903-09-01    682.0
1903-10-01    475.3
1903-11-01    581.3
1903-12-01    646.9

如果我在3个月内重新取样,我会得到以下结果:

1901-01-31     266.0
1901-04-30     448.3
1901-07-31     580.6
1901-10-31     540.2
1902-01-31     716.7
1902-04-30     632.9
1902-07-31     704.4
1902-10-31    1015.1
1903-01-31     946.5
1903-04-30    1195.6
1903-07-31    1414.2
1903-10-31    1564.9
1904-01-31    1228.2

如果我们查看第一个元素,而不是汇总前3个月,它只输出第一个月。之后,它需要接下来的三个月并开始对它们求和并重复这一过程,直到它到达数据集的末尾。输出中的最后一个点仅对数据集中的最后两个点求和。更不用说日期都搞砸了。我期待着:

1901-03-31
1901-06-30
1901-09-31

而不是

1901-01-31
1901-04-30
1901-07-31
1901-10-31

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

您需要参数closed='left'它会查找最新的可能开始,因为默认参数closed='rigth'会查找最早可能的开始。

resample的文档:

  

已关闭:{'正确','左'}

     

bin间隔的哪一侧关闭。对于除“M”,“A”,“Q”,“BM”,“BA”,“BQ”和“W”之外的所有频率偏移,默认值为“左”,其默认值均为“正确”。

df = df.resample('3M',closed='left').sum()
print (df)
               col
1901-03-31   595.0
1901-06-30   468.1
1901-09-30   649.1
1901-12-31   645.3
1902-03-31   553.9
1902-06-30   751.7
1902-09-30   819.5
1902-12-31  1028.4
1903-03-31  1096.0
1903-06-30  1278.0
1903-09-30  1665.1
1903-12-31  1703.5
df = df.resample('3M').sum()
#df = df.resample('3M',closed='right').sum()
print (df)
               col
1901-01-31   266.0
1901-04-30   448.3
1901-07-31   580.6
1901-10-31   540.2
1902-01-31   716.7
1902-04-30   632.9
1902-07-31   704.4
1902-10-31  1015.1
1903-01-31   946.5
1903-04-30  1195.6
1903-07-31  1414.2
1903-10-31  1564.9
1904-01-31  1228.2