我正在尝试通过获取每个月的最后一个有效每日观察结果，将MultiIndex数据帧重新采样到较小的粒度频率(每天到月末)。例如，给定以下数据帧： df = pd.DataFrame({'date': [pd.to_datetime('2012-03-29')]*4 2 2.701785
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浏览 10提问于2021-11-09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.randna.ix['2012
浏览 1提问于2013-06-07得票数 15
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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。然而，我得到了这个错误： Only valid with DatetimeIndex, Ti
浏览 49提问于2020-11-07得票数 1
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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，这都很有用。例如，在我的例子中，我想对音频向量进行</
浏览 3提问于2013-11-11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 *
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浏览 25提问于2021-10-29得票数 2
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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，我将对其进行重采样，以便最终只有SIZE_LIMIT
浏览 2提问于2013-01-30得票数 4
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我正在尝试对数据帧进行重采样。首先，我希望在结果中保留几个聚合。其次，对于特定的列，有一个额外的感兴趣的聚合。由于此聚合仅与单个列相关，因此可以将重采样器限制为此列，以便不必要地将聚合应用于其他列。这个场景适用于一个简单的一维列索引： import numpy as npdf = pd.DataFrame(data=np.random.rand(50,4)首先，我不能同时保留多个聚合： df.columns =
浏览 46提问于2019-09-10得票数 3
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考虑到下面的数据集在星火，我想重采样日期与一个特定的频率(例如。5分钟)。class_id', 'user_id', 'start']).min()我已
浏览 1提问于2019-08-16得票数 3
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resampled = df.resample('D').
浏览 1提问于2020-09-25得票数 2
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缺失值将被前向填充，以允许往返和to_excel for merged_cells=True。
index_col : int，int列表，默认无
列(0-索引)用作DataFrame的行标签。如果没有这样的列，则不传递。如果传递了一个列表，这些列将被组合到一个MultiInde
浏览 6提问于2022-10-31得票数 1
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我有一个pandas数据帧，其中包含基于深度的记录数据。深度的间隔是不规则的。我需要数据集以规则的dx步长进行间隔。有没有一种方法可以做到这一点，而不是将其填充到单独的numpy数组中，并分别对它们进行插值？target_depth=np.linspace(df['a'].min(),df['a'].max(),int(d
浏览 23提问于2019-07-18得票数 1
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<em
浏览 20提问于2020-06-18得票数 0
我有一个数据帧，我想基于参数num_samples对其进行采样。我想基于年龄跨分位数进行均匀采样。例如，如果我的数据帧有1000行和num_samples = .5，我将需要采样500行，但从每个分位数采样125行。我的数据帧的前几条记录如下所示： Age x1 x2 x345 2 1 3
67 4 1
浏览 22提问于2021-04-23得票数 1
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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': [ ], })
对于每个时间戳，我可能有2-10种，我希望在不产生NaN的情况下正确地重
浏览 1提问于2017-01-13得票数 13
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我有一个名为df1的数据帧import matplotlib.pylab as pltfrommatplotlib import style%pylab inlinesns.set_style('darkgridListeequipement.csv',delimiter=';', parse_dates=
浏览 5提问于2016-08-10得票数 2
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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 npdatasum和mean聚
浏览 5提问于2017-12-03得票数 2
2020-04-11', '2020-04-12'],我正试着根据这个变量对数据帧进行重采样我知道pandas.DataFrame.resample，但它似乎只能用于“常规”重采样(即每天、每周等)。谢谢!
浏览 0提问于2020-04-13得票数 0
我得到了一个有两列的熊猫数据框架。2020-07-28 10 3 2020-07-26 10<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 100 entries, 0 to 99 我想重新采样的DataFrame与时间间隔每天，并计算每天的收视率，并获得每天的平均收视率。因此，新的数据帧应该
浏览 20提问于2020-07-29得票数 4
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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 pandas as pd
dti = pd.date
浏览 18提问于2021-11-08得票数 0
使用，我可以将DataFrame下采样到特定的持续时间：然而，我不想指定一个特定的时间，而是指定原始数据帧中的固定行数，例如“重新采样，以便以前的三行现在聚合为一行
浏览 1提问于2017-06-01得票数 6
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