根据熊猫中的时间戳选择特定行

Question

我有一个带有 DateTime 索引的数据框：

>>>df.head()
Out:
                        Conn_ses
    DateTime                     
    2018-07-02 14:46:08       332
    2018-07-02 15:00:53       328
    2018-07-02 15:05:53       324
    2018-07-02 15:10:53       326
    2018-07-02 15:15:53       326

我现在想每 30 分钟选择一次行（所以从 15.00 开始） 所以，我尝试了df.resample，但它警告我只能使用resample.mean() 或resample.sum()。但是，我不需要那个，我想保留我的原始价值观。这是我使用重采样时的结果：

>>> df1=df['Conn_ses'].resample('30Min')
>>> df1.head()
/.../W10 data analysis.py:1: FutureWarning: .resample() is now a deferred operation
use .resample(...).mean() instead of .resample(...)
  from datetime import datetime
DateTime
2018-07-02 14:30:00    332.000000
2018-07-02 15:00:00    323.333333
2018-07-02 15:30:00    314.000000
2018-07-02 16:00:00    296.666667
2018-07-02 16:30:00    248.833333
Freq: 30T, Name: Conn_ses, dtype: float64

在这种情况下，重采样方法是否正确？如果没有，我该如何解决这个问题？

Answer 1

我相信你需要：

df1 = df['Conn_ses'].resample('30Min').first()
print (df1)
DateTime
2018-07-02 14:30:00    332
2018-07-02 15:00:00    328
Freq: 30T, Name: Conn_ses, dtype: int64