我知道Pandas可以执行重采样,也可以对时间戳索引为浮点数的数据执行重采样:Pandas - Resampling and Interpolation with time float64 但是,我不确定如何将其应用于我的问题0.6551159024238590.000072000000000, -0.604137837886810 我可以用下面的test.py将其读入pandas/
这是一个在xarray和pandas中重采样时间序列的MWE。10Min重采样在xarray中需要6.8秒,在pandas中需要0.003秒。有什么方法可以让x数组中的Pandas速度提高吗?熊猫的重采样似乎独立于这个时期,而x阵列则随着时间的推移而变化。import numpy as npimport pandas as pd
def make_d
我想使用Pandas,因为我正在处理皮秒精度的模拟数据。由于数据集不是等距离采样的,所以我想使用Pandas中提供的重采样功能。 据我所知,我需要使用time As datetime数据类型。或者我可以使用非datetime类型的列(例如,普通浮点型)作为pandas.DataFrame.resample的索引