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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)
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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