在 Pandas 中重采样数据时遇到问题

Question

我正在尝试使用 Pandas 重新采样天气数据。 原始数据的间隔大约为 5 分钟。 最后，我想导出单独的 excel 文件，其中的数据以 5 分钟、15 分钟和 1 小时的间隔重新采样。

我已成功将“时间”列设置为日期时间索引，但是当我尝试重新采样时，我不断收到“数据错误：没有要聚合的数字类型”

我也试过用 converters={'TemperatureF':int...etc 导入原始的 excel 文件

#Open Excel File With Original Timestamps
xlsx = pd.ExcelFile('IDLWeaterData_OriginalTime.xlsx')
df = pd.read_excel(xlsx)
print ('File read successfully')

# Set 'Time' Column as dataframe index
df.set_index(pd.DatetimeIndex(pd.to_datetime(df.Time)), inplace=True)
df.drop(['Time'],axis=1)

#Resample to 5 minute intervals
clean5 = df.resample('5min').mean()

任何对导致此问题的原因的见解都会很棒！ 谢谢！

以下是数据示例：

                    TemperatureF    DewpointF   PressureIn  Humidity    HourlyPrecipIn  dailyrainin SolarRadiationWatts/m^2
2016-01-01 00:04:00 31.9    22.2    30.51   67  0.00    0.00    0
2016-01-01 00:10:00 32.2    22.5    30.52   67  0.00    0.00    0
2016-01-01 00:16:00 32.5    23.1    30.51   68  0.00    0.00    0

Answer 1

这就是您的数据正在发生的事情。

要解决这个问题：

>>> df[df.Time.notnull()].set_index('Time').astype(float).resample('5min')
                 TemperatureF  DewpointF  PressureIn  Humidity  HourlyPrecipIn  

dailyrainin  SolarRadiationWatts/m^2
Time                                                                                                                    
2016-01-01 00:00:00          31.9      22.20       30.51        67               0            0                        0
2016-01-01 00:05:00           NaN        NaN         NaN       NaN             NaN          NaN                      NaN
2016-01-01 00:10:00          32.2      22.50       30.52        67               0            0                        0
2016-01-01 00:15:00          32.5      23.10       30.51        68               0            0                        0
2016-01-01 00:20:00          32.5      22.80       30.52        67               0            0                        0
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