Pandas重叠重采样
我想对我的时间索引DataFrame进行一些重采样。
例如：
>>> df
data
date
2018-03-09 12:00:00 1
2018-03-09 12:00:01 1
2018-03-09 12:00:02 1
2018-03-09 12:00:03 1
2018-03-09 12:00:04 1
2018-03-09 12:00:05 1
2018-03-09 12:00:06 1
2018-03-09 12:00:07 1
2018-03-09 12:00:08 1
2018-03-09 12:00:09 1
2018-03-09 12:00:10 1
2018-03-09 12:00:11 2
2018-03-09 12:00:12 2
2018-03-09 12:00:13 2
2018-03-09 12:00:14 2
2018-03-09 12:00:15 2
2018-03-09 12:00:16 2
2018-03-09 12:00:17 2
2018-03-09 12:00:18 2
2018-03-09 12:00:19 2
2018-03-09 12:00:20 2
2018-03-09 12:00:21 3
2018-03-09 12:00:22 3
2018-03-09 12:00:23 3
2018-03-09 12:00:24 3
2018-03-09 12:00:25 3
2018-03-09 12:00:26 3
2018-03-09 12:00:27 3
2018-03-09 12:00:28 3
2018-03-09 12:00:29 3
2018-03-09 12:00:30 3
经过10秒和2秒的重叠重采样后，结果应如下所示：
>>> df
data
date
2018-03-09 12:00:10 14
2018-03-09 12:00:20 28
2018-03-09 12:00:30 34
我尝试将其分组，但是在大型数据集上却非常慢。
是否有一种快速有效的方法来实现这一目标？
问题来源：stackoverflow
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-
假设您的数据是规则间隔的，则可以“合并”移位后的序列，然后求和。
N = 10 # Every 10 seconds from first row ov = 2 # 2s overlap on either side pd.concat([df.shift(i).iloc[::N] for i in range(-ov, N+ov)], axis=1).sum(1)*
date 2018-03-09 12:00:00 3.0 2018-03-09 12:00:10 15.0 2018-03-09 12:00:20 28.0 2018-03-09 12:00:30 34.0 dtype: float64 *对于多列，将其沿列轴变成
groupby： df['data2'] = df['data']+1 # Another column(pd.concat([df.shift(i).iloc[::N] for i in range(-ov, N+ov)], axis=1) .groupby(level=0, axis=1).sum()) data data2 date 2018-03-09 12:00:00 3.0 6.0 2018-03-09 12:00:10 15.0 28.0 2018-03-09 12:00:20 28.0 42.0 2018-03-09 12:00:30 34.0 46.0回答来源：stackoverflow
2020-03-24 15:57:38赞同 展开评论 打赏
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