【发布时间】：2018-04-24 10:36:50
【问题描述】：
我有一个名为“Red”的 python pandas 数据框，其中包含两列 TimeStamp 和 Red。索引已设置为 TimeStamp。 Sum() 已应用，但它基于秒聚合。我需要以每小时、每周和每月为基础进行汇总。请指导，谢谢
In [56]: Red.columns
Out[56]: Index(['TimeStamp', 'Red'], dtype='object')
In [64]: Red.shape , type(Red)
Out[64]: ((1381701, 2), pandas.core.frame.DataFrame)
In [69]: Red.head(5)
Out[69]:
TimeStamp Red
0 2017-05-01 00:00:01 1
1 2017-05-01 00:00:01 1
2 2017-05-01 00:00:01 1
3 2017-05-01 00:00:01 1
4 2017-05-01 00:00:01 1
In [70]: Red.groupby('TimeStamp').sumfthead(3)
Out[70]:
TimeStamp Red
2017-05-01 00:00:01 16
2017-05-01 00:00:02 16
2017-05-01 00:00:03 16
【问题讨论】：
-
欢迎来到 StackOverflow。请花时间阅读how to provide a great pandas example 上的这篇文章以及如何提供minimal, complete, and verifiable example 并相应地修改您的问题。 how to ask a good question 上的这些提示也可能有用。
-
好的，我是stackoverflow的新手，谢谢指导。