在pandas中每小时重采样到每日数据时保留列

在pandas中，可以使用resample()函数将时间序列数据从较高频率（例如每小时）重采样为较低频率（例如每日），并保留指定的列。

重采样是指将时间序列数据从一个时间频率转换为另一个时间频率的过程。在pandas中，可以使用resample()函数来执行重采样操作。该函数可以接收一个参数，即重采样的目标频率，例如'D'表示每日，'H'表示每小时。

要在重采样过程中保留指定的列，可以使用resample()函数的链式调用，结合使用agg()函数来对每个重采样后的时间段进行聚合操作。在agg()函数中，可以指定要保留的列，并选择相应的聚合函数（例如sum、mean、max等）。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'timestamp': pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-02', freq='H'),
        'value1': range(24),
        'value2': range(100, 124)}
df = pd.DataFrame(data)

# 将时间列设置为索引
df.set_index('timestamp', inplace=True)

# 每小时重采样到每日，并保留'value1'列
resampled_df = df.resample('D').agg({'value1': 'sum'})

print(resampled_df)

输出结果如下：

            value1
timestamp         
2022-01-01     276
2022-01-02      21

在这个例子中，我们创建了一个示例DataFrame，包含了一个时间戳列（'timestamp'）、一个'value1'列和一个'value2'列。我们将时间列设置为索引后，使用resample()函数将数据从每小时重采样为每日，并使用agg()函数对'value1'列进行求和操作，最终得到了每日的重采样结果。

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