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我想将它与另一个包含分钟数据的表合并。2012-04-06 00:01:00-04:00 1这一点：是不够的，因为在整个日期范围内生成分钟数据，而不仅仅是在假日。我的尝试是：不起作用。
谁有更好<em
浏览 5提问于2018-01-13得票数 0
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我一直在看熊猫的重采样功能，它似乎只适用于每天和以上的范围。但是，我想把64赫兹的数据重采样到8赫兹。文件是170 MB，所以我不能在这里附加它，但是数据有两个数组，一个用于时间，另一个用于相应的值。是否可以通过平均使用它来重采样呢？任何帮助都将不胜感激。
浏览 7提问于2017-09-12得票数 0
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我的熊猫阵列看起来像这样。DOY Value1 10 5098我一直试图重新整理我的数据，并利用熊猫重采样功能填补空白。我担心的是，由于我试图在不使用直接日期时间值的情况下对数据进行重采样，所以我将无法对数据进行重采样。
我试图解决这个问题，使用了下面的代码行，但遇到一个错误，说我使用<em
浏览 11提问于2022-04-06得票数 1
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所以我有一个数据集，包含30只股票的收盘价。我必须找出每只股票的平均年化回报率和波动性。我对公式没有问题，我似乎无法确定如何迭代每只股票，然后找到它的收盘价，然后将每个收盘价保存在不同的列中。我试过的是：def get_columns(df): return columnsnamesOfColumn = get_columns(df)
当我检查namesOf
浏览 3提问于2019-09-21得票数 0
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感谢您花时间阅读这篇文章！我有一个关于熊猫的问题。我想将这些报价重新采样到日常的蜡烛中，因此重新采样到“1D”。'open' : 'first', 'volume' : 'sum'
}) 但由于多种原因，我想在1个重采样中这样做，而不是2
浏览 17提问于2020-07-20得票数 0
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嗨，我有一个关于熊猫重采样的问题。在我的数据中，我有一个从2018年12月31日到2019年3月25日的日期范围，间隔为7天(例如，2018年12月31日、2019年7月1日、2019年14日等)，我希望将与这些日期对应的销售额重新采样到新的日期范围有没有办法用pandas的重采样函数来实现呢？如图所示，我希望从左侧的数据帧中重
浏览 31提问于2020-01-04得票数 0
我在重采样一只熊猫TimeSeries。时间序列由二进制值(它是一个分类变量)组成，没有缺失值，但在重采样后出现NaN。这怎麽可能？我不能在这里发布任何示例数据，因为它是敏感信息，但我创建并重新采样该系列，如下所示：series_rs = series.resample('
浏览 1提问于2015-10-27得票数 12
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我最近发现了一个优秀的，它使得显示每件事情的进度条变得非常容易。它与熊猫也有一些整合，这为使用提供了一个进度条。df_plot_data = changelog_dataframe.groupby(["key",&
浏览 2提问于2019-09-30得票数 0
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在使用熊猫set_index方法并将15分钟的数据重采样到1分钟的数据后，我试图迭代数据--因此，具有1分钟数据时间索引的数据。但是，我得到了"KeyError: 0“。我刚刚尝试了以下简单的代码行，但它不起作用： print(df[i,"value"])for i in range(len(df)):
print(df[i,"v
浏览 7提问于2022-09-22得票数 -1
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我有一个熊猫的时间序列数据，我想通过使用熊猫的重采样功能来计算不同柱子中的数据数量。23:54:29 KBH8FVName: Order_Number, dtype: object2015-11-30 03:45:02
浏览 4提问于2016-09-07得票数 0
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正如标题所描述的那样，我试图从一个月长的数据集中的每一天分割出相同的时间范围，存储在熊猫数据仓库中。数据以奇数间隔记录，从13-16秒不等。也就是说，将数据集中的每一天的00:00- 06:00:00切分。
数据的索引是一个熊猫日期时间类型，记录为2019-04-15T03:00:00Z。
浏览 0提问于2019-10-23得票数 0
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熊猫时间序列重采样
、、、
我有一份有起止日期的航程清单和那次航行的收益。30:00', '2016-04-30 00:00:00', '600000'我手工操作的方法是计算每个月航程的天数
浏览 2提问于2016-10-12得票数 2
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熊猫时间序列重采样
、、、
我有一个带有日期时间戳列和值列的数据框架。21 17:46:00 22014-02-22 03:16:42 42014-02-22 00:06:42 (可能是使用NaN或类似的空值位置)
我知道这不是重采样
浏览 2提问于2014-06-03得票数 0
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我有一只熊猫的数据，看起来是这样的：正如您所看到的-在日期时间索引中，有一定的分钟丢失。例如，在屏幕截图中，第一行和第二行之间缺少9:16- 9:19:00分钟。我想将数据从前一分钟转发到所有缺失的分钟。
现在，我们到达了复杂的部分--以及我需要帮助的部分。我只需要在每个日期的09:15:00到15:30之间转发填写时间。对于任何前向填充的行，列Volume都应该有一个
浏览 3提问于2020-05-08得票数 3
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大熊猫重捕的奇怪行为
、、、
我正经历着熊猫时间序列(Python)重采样功能的一种非常奇怪的行为。我使用最新版本的熊猫(0.12.0)dates = [datetime(2011, 1, 2, 1), datetime(2011, 1, 2, 2), datetime(2011, 4), datetime(2011, 1, 2, 5), datetime(2011, 1, 2, 6)]
ts = Series(np.arange(6.),
浏览 3提问于2013-08-16得票数 0
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熊猫的重采样时间序列
、、、、
我有一个数据框架，其中包含多个记录的时间-特别是每4分钟。我想画出时间序列来得到这个温度的每日多重值。然而，数据以单一的方式绘制每个值，而不是像我所希望的那样每天绘制。02:48 25.332015-07-01 00:04:48 25.32sns.relplot(x= "Date/Ti
浏览 1提问于2020-11-28得票数 0
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我知道Pandas可以执行重采样，也可以对时间戳索引为浮点数的数据执行重采样：Pandas - Resampling and Interpolation with time float64 但是，我不确定如何将其应用于我的问题-我的数据有一个时间戳列，它是一个浮点数，含义是秒；这是test.csv Time[s], Channel 00.0000080000
浏览 12提问于2020-10-19得票数 0
我有一个多索引的数据格式，我想重采样，以减少3倍的数据点频率(这意味着每3行就变成一个)。2 0.9 3 1 0.6 2.7df = df.set_index(pd.DatetimeIndex(timecourse_norme
浏览 0提问于2013-11-21得票数 1
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重采样&计算平均值
、、、
在Python里和熊猫一起工作。').mean()2018-03-01 5.000000
正确的结果应该是大约2.5而不是5。重采样方法只是计算月份内第一个给定日的平均值，而不是考虑到值为的前几天的平均值。这个问题甚至更荒谬，例如，计算年平均时间序列从12月31日开始，重采样将给出x而不是x/365。当然，肯定有比用零填充缺失的初始日期更好的<
浏览 14提问于2022-09-01得票数 0
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