Pandas:在数据帧分组后重新采样时间组名称
Pandas是一个基于Python的开源数据分析和数据处理工具，它提供了强大的数据结构和数据分析功能，特别适用于处理结构化数据。
在Pandas中，数据帧（DataFrame）是一种二维数据结构，类似于表格，可以将数据组织成行和列。数据帧分组后重新采样时间组名称，是指在对数据帧进行分组后，根据时间进行重新采样，并给重新采样后的时间组命名。
重新采样时间组名称的过程可以通过Pandas的resample()函数来实现。该函数可以根据指定的时间频率对数据进行重新采样，例如将分钟级别的数据重新采样为小时级别的数据。在重新采样的过程中，可以指定不同的聚合函数来处理每个时间组内的数据，例如求和、平均值等。
Pandas提供了多种时间频率的选项，包括秒、分钟、小时、天、周、月、季度和年等。通过重新采样时间组名称，可以将数据的时间粒度进行调整，以适应不同的分析需求。
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2回答
我的数据帧看起来像这样如果我应用像这样的groupby我得到的组名和组如下所示2016-06-15 08:11:52.085754 201
浏览 0提问于2016-08-17得票数 1
3回答
如果你的索引使用datetime索引，那么Pandas重采样真的很方便，但我还没有找到一个简单的实现来按任意的因子重采样。例如，只需将每个索引视为任意索引，并对数据帧重新采样，以使其结果长度缩短4倍(并且比每隔4个数据点获取一次更智能)。
对于使用比datetimes短得多的时间刻度的数据的任何人来说，这都很有用。例如，在我的例子中，我想对音频向量进行从44 For到11 For的重采样</
浏览 3提问于2013-11-11得票数 1
在对pandas数据帧的列进行分组后，如何根据创建的组对数据帧的另一列进行求和。df = df.groupby(by=['First'])First Second
6B 4预期的数据帧
浏览 8提问于2019-07-17得票数 1
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我目前正在编写一个自定义函数来实现这一点，但我想知道在R中是否有一个简单的内置函数可以实现同样的目标。我有如下数据：string1 bstring2 estring3 b
我想在stringVariable2中混洗数据，但我不想在1中的不同stringVariables中有重复的
浏览 1提问于2014-03-12得票数 2
出于这个目的，这是一些虚构的时间序列数据：import numpy as np df = pd.DataFrame({'Random_Number':randint(1, 100, 1000)}, index=rng)
问，我如何创建一个函数，可以在pandas数据<e
浏览 21提问于2020-02-15得票数 0
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我有一个包含两列的数据帧。一列是ID，另一列是时间戳，精度为微秒。我想识别每个id，它在给定的周期内出现超过n次。比方说，我想识别在5分钟内至少出现100次的每个id。我一直在研究熊猫系列，但我想不出该怎么做。
浏览 3提问于2021-01-27得票数 0
1回答
我有一个以时间戳为索引的pandas数据帧：我希望将其转换为具有每日值的数据帧，但不必对原始数据帧进行重新采样(对于每小时的数据求和或平均，为否)。
浏览 6提问于2017-02-08得票数 0
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我有11年的数据和记录(行)每秒钟，超过100列。它用一系列的日期时间(用Pandas to_datetime()创建)进行索引，我们需要能够在列之间进行一些相关分析，一次只能加载两个列。我们可能在较低的时间(例如48小时、1小时、月等)重新采样。在长达11年的时间里，把这些关联想象成11年。
数据目前在11个单独的拼花文件中(每年一个)，从11个.txt文件中单独生成Pandas
浏览 29提问于2022-06-20得票数 1
对我来说，什么是“音频帧”似乎是可疑的。说frame是sample的同义词，但这不是ffmpeg认为的frame。当我将一些音频重新采样为22.05 kHz，长度恰好为313帧时，请看这个示例：
$ ffmpeg -i input.mp3 -frames:a 313 -ar:a 22.05K output.wavffmpeg认为音频帧到底是什么？如何找到输入音频的帧率？
浏览 58提问于2020-02-11得票数 3
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具有非唯一日期时间索引的Dataframe。Col1是组变量，col2是值。 我希望将每小时值重新采样为年，并按组变量分组。df_resample = df.groupby(' col1 ').resample('Y').mean()可以很好地工作，并创建col1和datetimeindek的多重索引，其中col1现在不是数据帧中的列则col1是多索引的一部分，但是该列仍然存在于数据帧<
浏览 42提问于2021-09-29得票数 1
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我正在处理表示向量(幅度和方向)的时序数据。我想要我的数据，并使用describe函数作为how参数。def directionAverage(x):我得到了这个异常(最后几行显示了)：
浏览 1提问于2013-02-13得票数 5
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我有一个13M行的pyspark数据帧，我想把它转换成pandas数据帧。然后，将根据其他参数以不同的频率(例如1秒、1分钟、10分钟)对数据帧进行重新采样以进行进一步分析。从文献[，]中，我发现使用以下任何一行都可以加快pyspark到pandas数据帧之间的转换：
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.pyspark.en
浏览 11提问于2021-11-19得票数 0
我对时间序列分析完全陌生，我正在尝试处理网上可用的示例 这是我目前所拥有的： # Time based features
data = pd.read_csv('Train_SU63ISt.csv')
浏览 20提问于2020-01-15得票数 1
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我有一个缺少行的数据帧，我对其进行插值和重新采样。我想知道是否有一种方法可以在重采样数据帧时获取添加到数据帧中的行的索引？这就是我创建/重采样/插值数据帧的方式： import numpy as npfrom datetime import *
# Create df and dro
浏览 25提问于2021-10-29得票数 2
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1回答
我有一个长格式的数据帧，其中包含几个变量的15分钟间隔的数据。如果我应用重采样方法来获得日均值，我会得到给定时间间隔内所有变量的平均值(而不是速度、距离的平均值)。有谁知道如何对数据帧进行重采样并保留两个变量？ 注意:下面的代码包含一个长格式的示例数据帧，我的真实示例从csv加载数据，并且变量具有不同的时间间隔和频率，因此我不能简单地以宽格式重新采样</e
浏览 19提问于2021-11-08得票数 1
我创建了一个DatetimeIndex，并希望使用该索引对数据进行重新采样。-0.8.1-py2.7-linux-i686.egg/pandas/core/generic.py", line 188, in resample
limit=limit, base=base)File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas-0.8.1-py2.7-
浏览 0提问于2012-10-25得票数 0
1回答
我试图用时间索引每隔3小时对数据进行分组。它的采样频率为1.5s。我期望下面返回一组长度为4323的单组。import pandas as pddataframe.groupby(time_grouper).count()2013-02-23 09:00:00 1149
Freq: 3H, Name: ro
浏览 2提问于2015-07-15得票数 2
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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新采样销售数据，并填充右侧的数据<e
浏览 31提问于2020-01-04得票数 0
我有一个包含DatetimeIndex和多列的大数据框架。并对数据帧进行变换 index | A | B | C | D10:01 | 1 | | 13:00 | 1 | | 转换为形状第一个维度是时间(可以在单独返回的index中查找)，第二个维度是“重采样组”中的行索引，第三个维度是特征。第二个维度的大小等于单个重采样组中的最大行数。未使用的条目被填充(
浏览 20提问于2020-06-18得票数 0
但是我的'Time‘时间戳的精度只有1秒(因此，大约总有20行具有相同的时间戳)(数据帧中的总行数超过100万)。我的结果应该是一个新的数据帧，每一行都有一个变化的时间戳。时间戳的角度应为该区间中~20个时间戳的中位数。
我的想法是:遍历各行，并检查时间戳是否已更改。如果是，我选择所有时间戳，直到它发生变化，计算中位数，并将其附加到新的数据帧。然而，我有
浏览 12提问于2019-11-22得票数 1
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