如何使用 CustomBusinessHour 规则重新采样基于时间的数据帧？

Question

我有一个基于时间的数据帧，我想将其重新采样为三个部分。

从 4:00 到 12:00 第一次拆分。 第二场比赛从 12:00 到 20:00。 从 20:00 到 4:00 第三次拆分。

我已经阅读了有关使用 CustomBusinessHour 函数的信息，但效果不佳。

cbh = CustomBusinessHour(8, start='4:00')

Input: pd.date_range('20200309', periods=20, freq=cbh)

Output: DatetimeIndex(['2020-03-09 04:00:00', '2020-03-09 12:00:00',
           '2020-03-10 07:00:00', '2020-03-10 15:00:00',
           '2020-03-11 10:00:00', '2020-03-12 05:00:00',
           '2020-03-12 13:00:00', '2020-03-13 08:00:00',
           '2020-03-13 16:00:00', '2020-03-16 11:00:00',
           '2020-03-17 06:00:00', '2020-03-17 14:00:00',
           '2020-03-18 09:00:00', '2020-03-19 04:00:00',
           '2020-03-19 12:00:00', '2020-03-20 07:00:00',
           '2020-03-20 15:00:00', '2020-03-23 10:00:00',
           '2020-03-24 05:00:00', '2020-03-24 13:00:00'],
          dtype='datetime64[ns]', freq='8CBH')

如您所见，规则没有做，我想要的，这可能是由“营业时间”引起的，我认为它在 16:00 结束。

所以我尝试输入另一个参数“end=4:00”。 这会引发一个错误，即我无法输入任何与开始时间重叠的结束时间。

我正在使用 Python 3.7 和 Pandas 0.25.3

Answer 1

只需使用以下代码抵消 Timestemp 即可完成工作：

proxy = temp.index - pd.DateOffset(hours=4)
temp.index = proxy
resampled = temp.day_of_year.resample('8H').count()

# Adding Offset to retrieve original timestamp
resampled_df.index += pd.DateOffset(hours=4)

temp 是带有 DateTimeIndex 的数据帧。 以 4 小时为偏移量，每天将从 4:00 开始。 '8H'-规则之后将一天分成三部分。

如果有人有更好的答案，请随时回答。