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python - 如何定期选择带有偏移量的数据帧行？

问题描述

我想每隔 n 小时选择一次数据框的行。我可以使用df[::int(period)]，但我不知道时间序列何时开始。另外，我需要将 anoffset应用于period，因此假设我的数据框从午夜开始，它会给出：

period = 6 

offset = 0
hours = [0, 6, 12, 18]

offset = 3
hours = [3, 9, 15, 21]

我怎么能用最少的行做到这一点？

这就是我的数据框的样子：

2020-05-06 00:00:00+00:00  0
2020-05-06 01:00:00+00:00  1
2020-05-06 02:00:00+00:00  2
2020-05-06 03:00:00+00:00  3
2020-05-06 04:00:00+00:00  4
2020-05-06 05:00:00+00:00  5
2020-05-06 06:00:00+00:00  6
2020-05-06 07:00:00+00:00  7
2020-05-06 08:00:00+00:00  8
2020-05-06 09:00:00+00:00  9
2020-05-06 10:00:00+00:00  10
2020-05-06 11:00:00+00:00  11
2020-05-06 12:00:00+00:00  12
2020-05-06 13:00:00+00:00  13
2020-05-06 14:00:00+00:00  14
2020-05-06 15:00:00+00:00  15
2020-05-06 16:00:00+00:00  16
2020-05-06 17:00:00+00:00  17
2020-05-06 18:00:00+00:00  18
2020-05-06 19:00:00+00:00  19
2020-05-06 20:00:00+00:00  20
2020-05-06 21:00:00+00:00  21
2020-05-06 22:00:00+00:00  22
2020-05-06 23:00:00+00:00  23

例如，周期 6 和偏移量 0 我想：

2020-05-06 00:00:00+00:00  0
2020-05-06 06:00:00+00:00  6
2020-05-06 12:00:00+00:00  12
2020-05-06 18:00:00+00:00  18

对于第 4 期和第 2 期，我想：

2020-05-06 02:00:00+00:00  2
2020-05-06 06:00:00+00:00  6
2020-05-06 10:00:00+00:00  10
2020-05-06 14:00:00+00:00  14
2020-05-06 18:00:00+00:00  18
2020-05-06 22:00:00+00:00  22

这就是我设法做到这一点的方法，但是这种方法不灵活，并且不支持 23 之后的偏移。

df.loc[[ind for ind in df.index if
                       (ind.hour == 0 + offset) |
                       (ind.hour == 6 + offset) |
                       (ind.hour == 12 + offset) |
                       (ind.hour == 18 + offset)
                       ]]

标签： pythonpandas

解决方案

from datetime import date
# dummy data
df = pd.DataFrame({'num':np.arange(0,23+1),
                  'date':pd.date_range(date(2020,5,6),periods=23+1,freq='H')})
df = df.set_index('date')

df.loc[df.shift(offset).dropna()[::period].index]

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