在熊猫中下采样不规则时间序列答案

【问题标题】：Downsampling irregular time series in pandas在熊猫中下采样不规则时间序列
【发布时间】：2013-03-03 10:19:29
【问题描述】：

我在 pandas 中有一个时间序列，如下所示：


2012-01-01 00:00:00.250000    12
2012-01-01 00:00:00.257000    34
2012-01-01 00:00:00.258000    45
2012-01-01 00:00:01.350000    56
2012-01-01 00:00:02.300000    78
2012-01-01 00:00:03.200000    89
2012-01-01 00:00:03.500000    90
2012-01-01 00:00:04.200000    12

有没有办法在不与 1 秒边界对齐的情况下将其下采样到 1 秒数据？例如，有没有办法获取这些数据（假设下采样一种使用采样时间之前或采样时间出现的最新值的方式）：


2012-01-01 00:00:00.250000    12
2012-01-01 00:00:01.250000    45
2012-01-01 00:00:02.250000    56
2012-01-01 00:00:03.250000    89
2012-01-01 00:00:04.250000    12

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

创建一个频率为 1 秒，偏移量为四分之一秒的 DateTimeIndex，就像这样。

index = pd.date_range('2012-01-01 00:00:00.25', 
                      '2012-01-01 00:00:04.25', freq='S')

使您的数据符合该索引，并“向前填充”以降低您在所需结果中显示的方式。

s.reindex(index, method='ffill')
                            data
2012-01-01 00:00:00.250000    12
2012-01-01 00:00:01.250000    45
2012-01-01 00:00:02.250000    56
2012-01-01 00:00:03.250000    89
2012-01-01 00:00:04.250000    12

【讨论】：