python在統一的半年期重新采樣（在熊貓重新采樣中等於“ BQ”）

Question

python中是否有一個“ BQ”等效的半年重采樣？ 我在這里沒找到

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/timeseries.html#up-and-downsampling

我有一組記錄，其中一些遵循jun-dec，一些jan-jul，一些feb-auh等。我如何將它們全部重采樣到jun-dec（jun-dec並發，並且遵循jun / dec其他記錄？

謝謝。

Answer 1

'2BQ'怎么樣？

In [57]: ts = pd.Series(range(1000), index=pd.date_range('2000-4-15', periods=1000))

In [58]: ts.resample('2BQ', how='sum')
Out[58]: 
2000-06-30      2926
2000-12-29     30485
2001-06-29     63609
2001-12-31     98605
2002-06-28    127985
2002-12-31    166935
2003-06-30      8955
Freq: 2BQ-DEC, dtype: int64

2個季度的偏移量將基於系列中的第一個時間戳記，因此，如果您的數據恰好在1月至3月或6月9月開始，則錨點將是錯誤的。 解決該問題的一種方法是在系列開始時填寫一個虛擬日期，以便錨點正確。

ts = pd.Series(range(1000), index=pd.date_range('2000-3-15', periods=1000))

from datetime import datetime
if ts.index[0].month in [1,2,3]:
    ts.loc[datetime(ts.index[0].year - 1, 12, 1)] = np.nan
elif ts.index[0].month in [7,8,9]:
    ts.loc[datetime(ts.index[0].year, 6, 1)] = np.nan

應該給出正確的答案（並且可以刪除第一個條目）。

In [85]: ts.resample('2BQ', how='sum')
Out[85]: 
1999-12-31       NaN
2000-06-30      5778
2000-12-29     36127
2001-06-29     69251
2001-12-31    104340
2002-06-28    133534
2002-12-31    150470
Freq: 2BQ-DEC, dtype: float64