大熊猫重新取样而不进行统计

Question

我有一个五分钟的数据帧：

rng = pd.date_range('1/1/2011', periods=60, freq='5Min')
df = pd.DataFrame(np.random.randn(60, 4), index=rng, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

                            A         B         C         D
2011-01-01 00:00:00  1.287045 -0.621473  0.482130  1.886648
2011-01-01 00:05:00  0.402645 -1.335942 -0.609894 -0.589782
2011-01-01 00:10:00 -0.311789  0.342995 -0.875089 -0.781499
2011-01-01 00:15:00  1.970683  0.471876  1.042425 -0.128274
2011-01-01 00:20:00 -1.900357 -0.718225 -3.168920 -0.355735
2011-01-01 00:25:00  1.128843 -0.097980  1.130860 -1.045019
2011-01-01 00:30:00 -0.261523  0.379652 -0.385604 -0.910902

我想仅重新采样15分钟间隔的数据，但没有聚合到统计数据中（我不想要平均值，中位数，stdev）。我想在15分钟的时间间隔内进行子采样并得到实际数据。是否存在内置方法这样做？

我的输出是：

                            A         B         C         D                 
2011-01-01 00:00:00  1.287045 -0.621473  0.482130  1.886648                 
2011-01-01 00:15:00  1.970683  0.471876  1.042425 -0.128274                 
2011-01-01 00:30:00 -0.261523  0.379652 -0.385604 -0.910902                 

Answer 1

你可以重新采样到15分钟并取每组的“第一个”：

In [40]: df.resample('15min').first()
Out[40]:
                            A         B         C         D
2011-01-01 00:00:00 -0.415637 -1.345454  1.151189 -0.834548
2011-01-01 00:15:00  0.221777 -0.866306  0.932487 -1.243176
2011-01-01 00:30:00 -0.690039  0.778672 -0.527087 -0.156369
...

另一种方法是构造新的所需索引并进行重新索引（在这种情况下这是一个更多的工作，但在不规则的时间序列的情况下，这确保它在每15分钟获取数据）：

In [42]: new_rng = pd.date_range('1/1/2011', periods=20, freq='15min')

In [43]: df.reindex(new_rng)
Out[43]:
                            A         B         C         D
2011-01-01 00:00:00 -0.415637 -1.345454  1.151189 -0.834548
2011-01-01 00:15:00  0.221777 -0.866306  0.932487 -1.243176
2011-01-01 00:30:00 -0.690039  0.778672 -0.527087 -0.156369
...

Answer 2

函数asfreq（）不进行任何聚合：

df.asfreq('15min')