Python pandas 重新采样时间序列

Question

我有一个大约 5000 行和 17 列的数据框。这是一个频率约为 60 赫兹（即每秒 60 行）的时间序列。我现在想将它重新采样到一个较低的值（即每秒大约 40 或 50 行）。第一列是以纳秒为单位的时间戳。这是它的外观

它从 60 开始的原因是因为我删除了前 60 帧（因为噪音问题）。 当我尝试将索引设置为日期时间时

df.set_index(DatetimeIndex(df['Timestamp'], freq='ns'), inplace=True)

我得到了错误

{ValueError}推断的频率None从传递的值不符合传递的频率N

并且需要将索引设置为日期时间，否则我会收到错误消息

{TypeError}仅对 DatetimeIndex、TimedeltaIndex 或 PeriodIndex 有效，但获得了 'Int64Index' 的实例

Answer 1

freq='ns' 不是有效的频率字符串。 有效别名是 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timeseries.html#offset-aliases

我觉得你需要设置freq='N'

如果还是不行，不如把freq的值设置为'infer'，让pandas自动推断频率。