在python熊猫中重新编码数据

Question

所有，

我有一个每小时的时间序列数据。 见下文：

2014-01-01 00:00:00     96.8 
2014-01-01 01:00:00     91.3 
2014-01-01 02:00:00     97.8 
2014-01-01 03:00:00     77.0
2014-01-01 04:00:00    132.7
2014-01-01 05:00:00    188.1
2014-01-01 06:00:00    141.1
2014-01-01 07:00:00    115.5

我想把它纠缠成一个看起来像这样的DataFrame：

月1 2 3 4 5 6 7 8 9 ...
一月
二月数据
损伤
...

在python熊猫中做到这一点的最佳方法是什么？ 该系列中的数据是预先格式化的，索引是日期时间。 这是索引：

class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex' 
[2014-01-01 00:00:00, ..., 2014-12-31 23:00:00] 
Length: 8760, Freq: None, Timezone: None

Answer 1

如果我的理解正确，那么您似乎想通过对每月时间段内的小时值求和来对数据进行重新采样。 您可以使用pandas重采样功能做到这一点：

# This will resample your data by month.
df.resample('1M').sum()