如何重新采樣時間增量？

Question

我一直在運行一個實驗，輸出兩列數據：

1. 實驗開始后的秒數（浮動）
2. 一種測量。 （浮動）

我現在想將其加載到 Pandas 中以重新采樣和繪制測量值。 我以前這樣做過，但那些時間我的時間戳是從紀元或日期時間（YYY-MM-DD HH:mm:ss）格式開始的。 如果我將第一列加載為整數，我將無法做到

data.resample('5Min', how='mean')

. 如果我將第一列轉換為timedelta(seconds=...)這似乎也是不可能的。 我的問題是，是否可以在不破壞紀元轉換的情況下重新采樣這些數據？

Answer 1

您可以使用groupby with time // period來執行此操作：

import pandas as pd
import numpy as np

t = np.random.rand(10000)*3600
t.sort()
v = np.random.rand(10000)

df = pd.DataFrame({"time":t, "value":v})

period = 5*60
s = df.groupby(df.time // period).value.mean()
s.index *= period

Answer 2

我有相同的傳感器數據結構。 第一列是自實驗開始以來的秒數，其余列是值。 這是數據結構：

              time        x           y          z
      0     0.015948    0.403931    0.449005    -0.796860
      1     0.036006    0.403915    0.448029    -0.795395
      2     0.055885    0.404907    0.446548    -0.795853

這對我有用：將時間轉換為時間增量：

df.time=pd.to_timedelta(df.time,unit="s")

set the time as index

df.set_index("time",inplace=True)

重新采樣到您想要的頻率

df.resample("40ms").mean()