我们如何按小时或分钟粒度聚合时间序列?如果我有如下所示的时间序列,那么我希望这些值按小时聚合。 pandas 是否支持它或者是否有在 python 中实现它的好方法?
timestamp, value
2012-04-30T22:25:31+00:00, 1
2012-04-30T22:25:43+00:00, 1
2012-04-30T22:29:04+00:00, 2
2012-04-30T22:35:09+00:00, 4
2012-04-30T22:39:28+00:00, 1
2012-04-30T22:47:54+00:00, 8
2012-04-30T22:50:49+00:00, 9
2012-04-30T22:51:57+00:00, 1
2012-04-30T22:54:50+00:00, 1
2012-04-30T22:57:22+00:00, 0
2012-04-30T22:58:38+00:00, 7
2012-04-30T23:05:21+00:00, 1
2012-04-30T23:08:56+00:00, 1
我还尝试通过以下调用确保我的数据框中的数据类型正确:
print data_frame.dtypes
我得到以下输出
ts datetime64[ns]
val int64
当我在数据框上调用 group by 时
grouped = data_frame.groupby(lambda x: x.minute)
我收到以下错误:
grouped = data_frame.groupby(lambda x: x.minute)
AttributeError: 'int' object has no attribute 'minute'
最佳答案
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/generated/pandas.DataFrame.resample.html DataFrame.resample 方法。您可以在此处指定聚合方式,在您的情况下为 sum
。
data_frame.resample("1Min", how="sum")
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/timeseries.html#up-and-downsampling
关于python - 在 python 中聚合时间序列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29248280/