【发布时间】：2014-01-26 05:14:23
【问题描述】：
我有一个天气数据，我需要将一个函数应用于特定数量的行。例如，计算每 10 或 15 行的平均值。行数很重要，因为日期中有很多缺失值，我不想依赖它。
我试过groupby，但我只能指定小时或分钟。无论如何，我想应用任何独立于 DateTime index 的函数。
我认为切片DF 是一个选项df[:9]，但我不知道如何将其应用于所有行？
下面的简单示例：
index=date_range('2013-1-1 00:00:03', '2013-01-31 23:59:03', freq='1min')
df=pd.DataFrame(np.random.rand(len(index),3),index=index)
df.groupby(df.index.map(lambda t: t.minute))
希望得到任何建议。
【问题讨论】：
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假设您想每 10 行组合一次，但您的框架有 53 行。你想用多余的东西做什么？他们是否应该在一个组中？
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还有你要应用的功能是什么？
df.resample('10min', how=<your_func>)有效吗？ -
@DSM 多余的行可以忽略。
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@TomAugspurger 我想听听你的建议，但问题是我不能使用分钟作为频率。我必须使用行：/代码只是为了展示一个例子......