Python熊猫重新采样时间序列

Question

我有一个大约有 5000 行和 17 列的数据框。 这是一个频率约为 60 赫兹（每秒 60 行）的时间序列。 我现在想将它重新采样到一个较低的值（即大约每秒 40 或 50 行）。 第一列是以纳秒为单位的时间戳。 这是它的外观

它从 60 开始的原因是因为我删除了前 60 帧（因为噪音问题）。 当我尝试将索引设置为日期时间时

df.set_index(DatetimeIndex(df['Timestamp'], freq='ns'), inplace=True)

我收到错误

{ValueError}从传递的值推断出的频率 None 不符合传递的频率 N

并将索引设置为日期时间是必需的，否则我会收到错误

{TypeError}仅对 DatetimeIndex、TimedeltaIndex 或 PeriodIndex 有效，但得到了“Int64Index”的实例

Answer 1

freq='ns'不是有效的频率字符串。 有效别名是https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timeseries.html#offset-aliases

我认为你需要设置freq='N'

如果它仍然不起作用，如何将freq的值设置为'infer'以便熊猫自动推断频率。