pandas中的重采样/聚合间隔
在pandas中，重采样/聚合间隔是指对时间序列数据进行重新采样或聚合的时间间隔。重采样可以将高频率的数据转换为低频率的数据，或者将低频率的数据转换为高频率的数据。聚合间隔可以是任意时间单位，如秒、分钟、小时、天、周、月、季度或年。
重采样/聚合间隔的优势在于可以对时间序列数据进行灵活的处理和分析。通过重采样/聚合间隔，可以将原始数据转换为更适合分析和可视化的形式，同时可以减少数据量，提高计算效率。
重采样/聚合间隔在许多应用场景中都有广泛的应用。例如，可以使用重采样/聚合间隔来计算时间序列数据的均值、总和、最大值、最小值、标准差等统计指标。此外，还可以使用重采样/聚合间隔来绘制时间序列数据的趋势图、柱状图、箱线图等。
在腾讯云的产品中，可以使用TencentDB for MySQL来存储和管理时间序列数据，并使用腾讯云的云服务器来进行数据处理和分析。此外，还可以使用腾讯云的云函数（SCF）来实现自动化的重采样/聚合间隔操作。
更多关于重采样/聚合间隔的信息，可以参考腾讯云的文档：TencentDB for MySQL、云服务器、云函数（SCF）。
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我有一些被划分为event-related.的值所以并不是每分钟都有相同数量的数据。为了能够更好地处理这些数据，我的目标是只有每分钟取第一行值。一个主要的问题是以正确的格式导入时间。我尝试了不同的选择组合和重采样。如果没有这种转换，我还会得到消息<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x0000026938A74850>
然后，当我尝试调用我
浏览 5提问于2022-01-04得票数 0
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嗨，我有一个关于熊猫重采样的问题。在我的数据中，我有一个从2018年12月31日到2019年3月25日的日期范围，间隔为7天(例如，2018年12月31日、2019年7月1日、2019年14日等)，我希望将与这些日期对应的销售额重新采样到新的日期范围，例如2020年4月30日至2020年9月24日，间隔为7天。有没有办法用pandas的重
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示例：base = pd.to_datetime('2021-01-01 12:00')
base: 5,我想把这个重采样到15分钟的间隔，然后取平均值。我可以先重采样到非常小的间隔(秒)，然后重采样到15分钟：
series.resample('S
浏览 2提问于2021-11-01得票数 1
我正在尝试对数据帧进行重采样。首先，我希望在结果中保留几个聚合。其次，对于特定的列，有一个额外的感兴趣的聚合。由于此聚合仅与单个列相关，因此可以将重采样器限制为此列，以便不必要地将聚合应用于其他列。这个场景适用于一个简单的一维列索引： import numpy as npdf = pd.DataFrame(data=np.
浏览 46提问于2019-09-10得票数 3
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将15分钟的数据重采样为30分钟
、、、、
我正在使用pandas中的重采样功能，将两个15分钟间隔数据汇总为一个数据帧的30分钟间隔数据。它是有效的，但我得到的答案只是30分钟记录的结果，而不是第15分钟和30分钟记录的结果的相加。有什么需要帮忙的吗？下面是我用于重采样的代码和结果: series"30mins"=
浏览 19提问于2021-10-14得票数 0
2回答
对于每个ID，我需要每两天聚合一次A和B。 ID A B date
0C0003fi8E 16如果我想用更灵活的时间周期重新取样呢？例如，每一个周，还是每一个月？可以用于此吗？
浏览 5提问于2015-11-12得票数 3
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我有一个长格式的数据帧，其中包含几个变量的15分钟间隔的数据。如果我应用重采样方法来获得日均值，我会得到给定时间间隔内所有变量的平均值(而不是速度、距离的平均值)。有谁知道如何对数据帧进行重采样并保留两个变量？ 注意:下面的代码包含一个长格式的示例数据帧，我的真实示例从csv加载数据，并且变量具有不同的时间间隔和频率，因此我不能
浏览 19提问于2021-11-08得票数 1
pandas支持多种频率的重采样。要在DolphinDB中实现类似pandas的重采样，我可以使用group-by子句，其中group-by列是对时间列的函数调用。例如，要使用月份频率进行重采样，我可以编写如下SQL：当涉及到周频率时，事情就有点不同了，因为DolphinDB没有像week
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9.8我想估计一下2022-01-02 00:00:00和2022-01-06 00:00:00之间的日降水量我们可以假定，对于表中的每个给定的间隔，降水量是恒定的。手工操作，我会假设注意事项：现实世界的数据很可能看起来不那么正常，有点像
浏览 8提问于2022-05-28得票数 2
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我想在Pandas中执行类似于SQL groupby操作或R的聚合的操作。我有一堆带有不规则时间戳的行，我想要创建时态回收箱并计算掉到每个垃圾桶中的行数。我不太明白怎么用重采样来做这件事Time, Val
05.45, ABC 示例输出06.00-07.00
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我有一个长格式的数据帧，其中包含两个观察点(A和B)的不同时间采样间隔和频率的速度数据。如果我应用重采样方法来获得日均值，我会得到给定时间间隔内所有变量的平均值(而不是速度、距离的平均值)。有谁知道如何对数据帧进行重采样，并保留两个位置，但生成日平均速度数据？import pandas as pd
dti = pd.date
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我有要查询的timeseries数据。数据是通过多个传感器收集的。我想在加载时对数据进行二次重采样:因此每个传感器分别重放。利用熊猫可以达到这样的目的：在sql中，我尝试了这样一种方法：
SELECT date_tru
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我正在处理表示向量(幅度和方向)的时序数据。我想要我的数据，并使用describe函数作为how参数。def directionAverage(x):
result = np.arctan2= ['mean', 'std', 'min',
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我想重采样一个数据帧，它有30秒间隔的时间序列数据到1秒间隔。为此，我用：输出是：<pandas.core.resample.DatetimeIndexResamplerGroupby在运行最后一个命令之后，我尝试了：test_data = pd.DataFrame(te
浏览 2提问于2020-04-21得票数 3
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我有一个pandas数据帧，其中包含基于深度的记录数据。深度的间隔是不规则的。我需要数据集以规则的dx步长进行间隔。有没有一种方法可以做到这一点，而不是将其填充到单独的numpy数组中，并分别对它们进行插值？target_depth=np.linspace(df['a'].min(),df['a'].max(),int(df['a
浏览 23提问于2019-07-18得票数 1
2回答
timestamp: 1404436578372, distance: 402 },]是否有任何插件/包可以帮助对时间序列数据进行重采样
浏览 0提问于2014-07-04得票数 1
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这是一个网络日志，我想显示时间戳的密度，它表示在一定时间内有多少访问者。我的解决方案atm是提取每个时间戳的年份、月份、周和日，并将它们分组。如下所示：但我不认为这是一种处理时间的有效方法。我找不到任何关于这个的好信息，更多的是关于在一个日期或什么时候绘制计算值的。
那么，有人对如何绘制熊猫的
浏览 2提问于2017-04-20得票数 1
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这是对我的实际用例的模拟，假设我有以下内容：import numpy as np
index=pd.date_range('2021-01-01', '2021-01-31'))
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考虑一个postgres表，在该表中，对于日期2022-05-01，我们有200个不同时间的值：我想知道是否有任何解决方案可以直接计算正确的聚合值换句话说，如何根据重采
浏览 4提问于2022-03-27得票数 0
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