在 Pandas 中，如果我们通过平均将 1 分钟间隔数据重新采样为 15 分钟间隔，我们可以选择如何重新采样和分配数据

Question

示例：当我们有 7-8 am 1-minute 数据的数据时，如何将 7:00-7:15 1 分钟的数据分配给 7:15 的 15 分钟时间戳，以及如何从 7 开始执行相同操作： 00-7:15 am 1 分钟数据作为 15 分钟平均值到 7:00 am 时间戳

Answer 1

如果我理解正确，您可以重新采样到您想要的 inverval，例如：

In [16]: index = pd.date_range('2019-11-1', '2019-12-1', freq='1T')                                                                             

In [17]: series = pd.Series(np.random.rand(len(index)), index=index)                                                                            

In [18]: series = series.resample('15T').mean()  # Average over 15min intervals

输出：

In [19]: series.tail()                                                                                                                          
Out[19]: 
2019-11-30 23:00:00    0.392965
2019-11-30 23:15:00    0.521111
2019-11-30 23:30:00    0.563201
2019-11-30 23:45:00    0.564622
2019-12-01 00:00:00    0.762733
Freq: 15T, dtype: float64

Answer 2

（我无法发表评论，因此我添加了一个答案）您可以在 Felipe Lanza 的解决方案中添加窗口标签的位置，以定义“用哪个 bin 边缘标签来标记桶”，向右或向左：

series.resample('15min', label='right').mean()