我在单独的pandas.dataframe中有两个时间序列，第一个- series1的条目较少，并且与第二个- series2的开始日期不同 index1 = pd.date_range(start=00', end='2020-06-16 23:50:30', freq='30S')
series2 = pd.Series(range(len(index2)), index=index2) 如何重采样series2<e
浏览 13提问于2020-08-09得票数 7
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如果另一列中的单元格与我的条件匹配，我希望对数据帧进行重采样 'timestamp': [ ], })
对
浏览 1提问于2017-01-13得票数 13
我有一个带日期索引的dataframe：Date2017-12-06 BNP 0 0 10.0和一个单独的DatetimeIndex变量：
DatetimeIndex(['2014-02-14', '2014-02-15', '2014-02-16&#
浏览 0提问于2020-04-13得票数 0
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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 np
import pandas<
浏览 25提问于2021-10-29得票数 2
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我正在尝试对我的时间序列进行重采样，以在多次迭代中获得一致的数据帧形状。有时，当我拉出我的数据时，没有结果，所以我尝试重新采样我的数据帧，以包括每次发生这种情况时的填充，但是我希望强制重新采样运行到某个特定日期。我目前的工作包括
df.set_index(d
浏览 1提问于2020-09-25得票数 2
我有一个脚本，可以将系统日志文件读取到pandas数据帧中，并从这些数据帧生成图表。图表适用于较小的数据集。但当我面对更大的数据集时，由于更长的数据收集时间框架，图表变得太拥挤而无法辨别。我计划对数据帧进行重采样，以便如果数据集超过一定大小，我将对其进行重<
浏览 2提问于2013-01-30得票数 4
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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
浏览 3提问于2013-11-11得票数 1
什么方法是最快的方式重复重采样相同形状的时刻表数据？
问题:我有30年的每小时时刻制，我想重新调整到年度和日历年度(重采样规则'AS')。我需要找出每年的平均值和金额。已经没时间了。对于我正在编写的脚本，这个重采样步骤花费的时间最多，也是优化运行时的限制因素。因为闰年，一个人不能像每四年有8784个小时一样，以</em
浏览 1提问于2021-11-21得票数 0
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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</em
浏览 19提问于2021-11-08得票数 1
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如何对多个列的数据帧进行重采样以获得新的统计数据？
例如，我有一个以秒为索引的dataframe，有两列(数量、数量)，我想将()重采样为分钟，并基于数量*数量创建一个新列。
浏览 1提问于2017-01-10得票数 0
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我正在尝试对pandas中的数据帧进行上采样(从50 Hz到2500 Hz)。我必须进行上采样，以匹配在此更高频率上采样的传感器。我在x，y，z上有来自铣床的点。当我绘制原始数据时，正如我所期望的那样，线条看起来很直。 ? ? 我像这样插入数据帧： df.drop_du
浏览 44提问于2021-05-09得票数 2
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我有一个数据帧，其中的索引是一个datetimeindex，每一行都是几年中的每一天。我需要按月对数据帧重新采样，其中两个浮点列相加，但字符串列是该月内的所有唯一值。我可以对单个列进行重采样，但我不知道如何对所有列进行重采样，或者如果我一次只对一个列进行重采样</em
浏览 25提问于2021-06-27得票数 0
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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<em
浏览 20提问于2020-06-18得票数 0
我想对一个pandas数据帧进行重采样，并对不同的列应用不同的函数。问题是我不能正确地处理包含字符串的列。我想应用一个函数来合并带有分隔符的字符串，比如“-”。这是一个数据示例：import numpy as np
idx = pd.date_range('2
浏览 5提问于2017-12-03得票数 2
我是Python的新手，我正在处理pandas中机器学习的数据预处理问题。我想要预处理的数据由n个测量变量组成，其中每个变量都有自己的“时间戳”。此外，每个测量变量的列长不同(例如，变量a的50个测量值和变量b的1000个测量值)。对于机器学习，我需要对数据进行插值。我希望每个测量变量的时间戳都是相同的。如何有效地对</
浏览 15提问于2019-08-06得票数 1
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我正在尝试使用MultiIndex对数据帧进行重采样，但这里的问题似乎都不能回答这个问题。我有一个包含DateTimeIndex的dataframe，另一个列是MultiIndex的一部分。我希望将此数据帧重新采样到更精细的比例，并使用forward fill填充NaN值。以下是我认为可行的方法： arrays = [[dt.datetime(2
浏览 49提问于2020-11-07得票数 1
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我有一个长格式的数据帧，其中包含两个观察点(A和B)的不同时间采样间隔和频率的速度数据。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，并保留两个位置，但生成日平均速度数据？import <
浏览 18提问于2021-11-08得票数 0
我正在尝试使用Statsmodels库中的seasonal_decompose函数来分解我的时间序列数据的季节性和趋势，但我得到的是ValueError2017-12-01 00:03:00 3.2625632017-12-01 00:05:00 3.251769ts_log.indexDatetimeIndex(['2017
浏览 0提问于2018-04-30得票数 1
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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)。理想情况下，我希望以向量的形式获得每天的24个日期值，例如：
有没有什么方法可以快速做到这一点呢？
谢谢!
浏览 6提问于2017-02-08得票数 0
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我有2个数据帧，具有相同的列，但不同的日期时间索引。我想对其中一个进行重新采样，以使用另一个的索引，并在另一个的索引中没有数据的任何日期前向填充数据。import pandas as pdfrom datetime import datetime as dt
a_values = np.random.ra
浏览 1提问于2013-06-07得票数 15
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