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 本帖最后由 zzong2019 于 2022-5-14 13:13 编辑  
 
想请教一下各位大佬,在处理时间序列的pandas数组时,使用某一列groupby之后使用resample进行重新采样和在groupby的时候就传入一个pd.Grouper的时间序列分组对象有什么区别啊?我自己写了一个时间序列数组进行处理,得到的结果是一样的,不知道是不是我选取的数据问题导致的,另外我还有一个疑惑是,为什么三个分组重新采样之后的起始时间都是从00:00开始的?从原数组看,L组是从00:01开始的,S组是从00:02开始的,重新采样后这两个分组的起始时间不应该是从00:01和00:02开始按照5分钟的时间间隔来嘛?我写的代码及运行结果如下: 
 
- df_1=pd.DataFrame({'time':pd.date_range('2022-01-01 00:00',freq='1min',periods=30),
 
 -                    'A':np.random.randint(100,1000,30),'B':np.random.rand(30),
 
 -                    'C':['M','L','S','S','M','L']*5})
 
 - result_1=df_1.set_index('time').groupby(['C',pd.Grouper(freq='5min')]).sum()
 
 - result_2=df_1.set_index('time').groupby('C').resample('5min').sum()
 
 - print(result_1,result_2)
 
  复制代码 
 
得到的结果都是这样的: 
                          A         B 
C time                                
L 2022-01-01 00:00:00   236  0.202176 
  2022-01-01 00:05:00  1184  1.328103 
  2022-01-01 00:10:00   703  1.010066 
  2022-01-01 00:15:00  1004  1.115495 
  2022-01-01 00:20:00   498  0.349928 
  2022-01-01 00:25:00   784  1.262257 
M 2022-01-01 00:00:00  1117  1.669133 
  2022-01-01 00:05:00   875  0.273612 
  2022-01-01 00:10:00   860  1.496207 
  2022-01-01 00:15:00  1708  0.860562 
  2022-01-01 00:20:00  1050  0.923251 
  2022-01-01 00:25:00   940  0.551376 
S 2022-01-01 00:00:00  1102  0.928198 
  2022-01-01 00:05:00   860  0.485311 
  2022-01-01 00:10:00   926  0.149404 
  2022-01-01 00:15:00   895  0.006380 
  2022-01-01 00:20:00  1485  1.612683 
  2022-01-01 00:25:00  1255  0.663898   
没区别,效果一样。   
pd.Grouper 是"通用的分组方法",其中包括可以处理时间序列对象(用freq参数)。 
resample 只是针对时间序列对象,resample是 "Convenience method for frequency conversion and resampling of time series. "   
 
 
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