python 中是否有等效于“BQ”的半年一次重采样？我没有在这里找到它
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/timeseries.html#up-and-downsampling
我有一组记录，其中一些遵循 jun-dec，一些遵循 jan-jul，一些遵循 feb-auh 等。我如何将所有这些重新采样到 jun-dec(并发用于 jun-dec，然后6 月/12 月是否有其他记录？
谢谢。
最佳答案
'2BQ' 怎么样？
In [57]: ts = pd.Series(range(1000), index=pd.date_range('2000-4-15', periods=1000))
In [58]: ts.resample('2BQ', how='sum')
Out[58]:
2000-06-30 2926
2000-12-29 30485
2001-06-29 63609
2001-12-31 98605
2002-06-28 127985
2002-12-31 166935
2003-06-30 8955
Freq: 2BQ-DEC, dtype: int64
第 2 季度偏移量将基于系列中的第一个时间戳，因此如果您的数据恰好从 1 月至 3 月或 6 月至 9 月开始，则 anchor 将是错误的。解决它的一种方法是在系列的开头填充一个虚拟日期，这样 anchor 就正确了。
ts = pd.Series(range(1000), index=pd.date_range('2000-3-15', periods=1000))
from datetime import datetime
if ts.index[0].month in [1,2,3]:
ts.loc[datetime(ts.index[0].year - 1, 12, 1)] = np.nan
elif ts.index[0].month in [7,8,9]:
ts.loc[datetime(ts.index[0].year, 6, 1)] = np.nan
应该给出正确答案(并且可以删除第一个条目)。
In [85]: ts.resample('2BQ', how='sum')
Out[85]:
1999-12-31 NaN
2000-06-30 5778
2000-12-29 36127
2001-06-29 69251
2001-12-31 104340
2002-06-28 133534
2002-12-31 150470
Freq: 2BQ-DEC, dtype: float64
关于python 在统一的半年期间重新采样(相当于 pandas resample 中的 'BQ')，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25383397/