如何实现我自己的describe()函数，以便在resample()中使用
如何实现我自己的describe()函数，以便在resample()中使用
提问于 2013-02-13 01:04:48
我正在处理表示向量(幅度和方向)的时序数据。我想要resample我的数据，并使用describe函数作为how参数。
但是，describe方法使用标准平均值，我想使用一个特殊的函数来平均方向。因此，我在pandas.Series.describe()实现的基础上实现了我自己的describe方法
def directionAverage(x):
result = np.arctan2(np.mean(np.sin(x)), np.mean(np.cos(x)))
if result < 0:
result += 2*np.pi
return result
def directionDescribe(x):
data = [directionAverage(x), x.std(), x.min(), x.quantile(0.25), x.median(), x.quantile(0.75), x.max()]
names = ['mean', 'std', 'min', '25%', '50%', '75%', 'max']
return Series(data, index=names)问题是，当我这样做的时候：
df['direction'].resample('10Min', how=directionDescribe)我得到了这个异常(最后几行显示了)：
File "C:\Python26\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 234, in resample
return sampler.resample(self)
File "C:\Python26\lib\site-packages\pandas\tseries\resample.py", line 83, in resample
rs = self._resample_timestamps(obj)
File "C:\Python26\lib\site-packages\pandas\tseries\resample.py", line 217, in _resample_timestamps
result = grouped.aggregate(self._agg_method)
File "C:\Python26\lib\site-packages\pandas\core\groupby.py", line 1626, in aggregate
result = self._aggregate_generic(arg, *args, **kwargs)
File "C:\Python26\lib\site-packages\pandas\core\groupby.py", line 1681, in _aggregate_generic
return self._aggregate_item_by_item(func, *args, **kwargs)
File "C:\Python26\lib\site-packages\pandas\core\groupby.py", line 1706, in _aggregate_item_by_item
result[item] = colg.aggregate(func, *args, **kwargs)
File "C:\Python26\lib\site-packages\pandas\core\groupby.py", line 1357, in aggregate
result = self._aggregate_named(func_or_funcs, *args, **kwargs)
File "C:\Python26\lib\site-packages\pandas\core\groupby.py", line 1441, in _aggregate_named
raise Exception('Must produce aggregated value')问题是:我如何实现我自己的describe函数，以便它能与resample一起工作
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2013-02-15 05:33:01
在组以时间为单位的情况下，可以使用groupby，而不是重采样。您可以对此组应用您选择的函数，例如directionAverage函数。
请注意，我正在导入TimeGrouper函数，以允许按时间间隔进行分组。
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas.tseries.resample import TimeGrouper
#group your data
new_data = df['direction'].groupby(TimeGrouper('10min'))
#apply your function to the grouped data
new_data.apply(directionDescribe)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/14837844
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