如何使用 pandas 按10分钟按时间序列分组? [英] How to groupby time series by 10 minutes using pandas?
本文介绍了如何使用 pandas 按10分钟按时间序列分组?的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
具有一个由DatatimeIndex索引的时间序列(ts),希望将其按10分钟分组
Have a time series(ts) indexed by DatatimeIndex, want to group it by 10 minutes
index x y z
ts1 ....
ts2 ....
...
我知道如何按1分钟分组
I know how to group by 1 minute
def group_by_minute(timestamp):
year = timestamp.year
month = timestamp.month
day = timestamp.day
hour = timestamp.hour
minute = timestamp.minute
return datetime.datetime(year, month, day, hour, minute)
然后
ts.groupby(group_by_minute, axis=0)
我的自定义功能(大致)
my customized function (roughly)
def my_function(group):
first_latitude = group['latitude'].sort_index().head(1).values[0]
last_longitude = group['longitude'].sort_index().tail(1).values[0]
return first_latitude - last_longitude
因此ts DataFrame肯定应该包含纬度"和经度"列
so the ts DataFrame should definitely contains 'latitude' and 'longitude' columns
使用TimeGrouper时
When using TimeGrouper
ts.groupby(pd.TimeGrouper(freq='100min')).apply(my_function)
我遇到以下错误,
TypeError: cannot concatenate a non-NDFrame object
推荐答案
对于这种事情,有一个pandas.TimeGrouper
,您所描述的将是这样的事情:
There is a pandas.TimeGrouper
for this sort of thing, what you described would be some thing like:
agg_10m = df.groupby(pd.TimeGrouper(freq='10Min')).aggregate(numpy.sum) #or other function
这篇关于如何使用 pandas 按10分钟按时间序列分组?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
查看全文