在几天内重新采样 DataFrame 但保留原始日期时间索引格式答案

【问题标题】：Resampling DataFrame in days but retaining original datetime index format在几天内重新采样 DataFrame 但保留原始日期时间索引格式
【发布时间】：2026-01-23 20:15:01
【问题描述】：

我有希望通过删除每天的第一行和最后一行来优化的刻度数据。原始数据框有一个 datetime64[ns] 索引，格式为'%Y-%m-%d %H:%M:%S'

为此我使用了

pd.resample('D').first()
pd.resample('D').last()

并成功采样出每天的第一行和最后一行问题是在天数内重新采样时，原始日期时间索引转换为 '%Y-%m-%d' 格式

如何使用 resample 以保留原始日期时间索引格式？或者有没有办法可以重新格式化新数据框中的日期时间索引以显示直到秒？

【问题讨论】：

是的，我明白了。问题是原始日期时间索引有时间，但是当按天重新采样时，索引的时间全部变为 0。pandas 文档说应该保留原始索引格式，但似乎没有。
所以你想要回零？
我要回原来的时间数据
按天重新采样会将时间设置为00:00:00，这是一天的开始。同样，按月重新采样会将日期和时间设置为 01 00:00:00，即月初。
明白。非常感谢。

标签： python pandas

【解决方案1】：

IIUC

您的问题是您每天都重新采样并每天获得第一个值。但是您想包含第一个值的关联日期。

您还想在索引中聚合日期。

df.assign(NewDate=df.index).resample('D').first().set_index('NewDate')

或者你可以resample索引并获取最小值

df.loc[df.index.to_series().resample('D').min()]

【讨论】：