将每小时数据重新采样为6小时

Question

select t1.[name], count(*) - 1 as number_of_aliases, sum(t2.number_of_passengers) as number_of_passengers, avg(t2.avg_ticket_price) as avg_ticket_price
    from #tmp t1
    left join your_table t2 on t1.[name] like '%' + t2.[name] + '%'
    group by t1.[name]
    order by t1.[name]

比方说，上面是我的数据帧，我需要重新采样数据6小时，所以对于9:00，该值应该是9,10,11,12,13,14的数据的平均值。 同样地，对于10，该值应该是10,11,12,13,14,15 ......等数据的平均值.......

Answer 1

您可以使用S2：

rolling.mean

使用df.set_index('Timestamp').rolling('6h').mean() Value Timestamp 2017-11-22 09:00:00 12.356965 2017-11-22 10:00:00 19.527696 2017-11-22 11:00:00 17.402832 2017-11-22 12:00:00 16.908419 2017-11-22 13:00:00 16.558952 2017-11-22 14:00:00 16.638890 2017-11-22 15:00:00 16.418625 2017-11-22 16:00:00 12.837002 2017-11-22 17:00:00 11.649211 2017-11-22 18:00:00 10.121633 2017-11-22 19:00:00 11.226932 2017-11-22 20:00:00 9.896151 + asfreq + rolling.mean

的备选方案

shift

结果与之前相同，但移动了5个位置。