熊貓的重新采樣-獲取平均值。 一段的時間

Question

我有一個這樣的df其中Timestamp為INDEX（ dtype='datetime64[ns] ）和1Y關聯值：

                     values
Timestamp   
2014-01-01 00:00:00 20.155100
2014-01-01 00:15:00 7.586481
2014-01-01 00:30:00 73.115602
2014-01-01 00:45:00 5.936765
2014-01-01 01:00:00 82.130244

...

現在我想確定每天，每周，每月和每季度的08:00:00和20:00:00之間的所有值的平均值？

der是否是正確的pd.resample選項？ 如果沒有，有什么建議嗎？

Answer 1

有一些解決方案：

首先導入df ，如下所示：

timestamp   values
0   2014-01-01 00:00:00 20.155100
1   2014-01-01 00:15:00 7.586481
2   2014-01-01 00:30:00 73.115602
3   2014-01-01 00:45:00 5.936765
4   2014-01-01 01:00:00 82.130244

然后將time.hour列應用於df並應用條件邏輯：

df["hour"] = df["timestamp"].apply(lambda time: time.hour)

Output:

timestamp   values  hour
0   2014-01-01 00:00:00 20.155100   0
1   2014-01-01 00:15:00 7.586481    0
2   2014-01-01 00:30:00 73.115602   0
3   2014-01-01 00:45:00 5.936765    0
4   2014-01-01 01:00:00 82.130244   1

df_new = df[(df["hour"]>=8) & (df["hour"] < 20)].drop("hour", axis=1) #apply conditional logic to a Pandas DataFrame
df_new.set_index("timestamp").resample("1D").mean().head() #resample

Output:

               value
timestamp   
2014-01-01  46.139711
2014-01-02  48.794015
2014-01-03  48.818879
2014-01-04  50.030388
2014-01-05  55.124282