pandas - 如何将 pandas Dataframe 时间序列数据从 8hz 重新采样到 16hz？

Question

我在 pandas Dataframe 中有时间序列数据，采样率为 8hz，即每秒 8 个样本。我需要将其转换为 16 hz 数据，即每秒 16 个样本。索引位于第一列，格式为 yyyy-mm-dd hh:mm:ss.ssssss。我无法使用标准 pandas 命令重新采样。可以请帮助我如何做到这一点？其他答案谈到小时'H'，分钟'm'，但有人可以帮助我了解数据在哪里。

标签： pandasresumepandas-resample

Answer 1

你实际上可以这样做。Pandas resample 支持高达纳秒的值。以下是一些需要牢记的价值观：

S        seconds
L        milliseconds
U        microseconds
N        nanoseconds

对于您的情况，每秒 8 个样本相当于 125 毫秒，每秒 16 个样本相当于 62.5 毫秒。

生成一个例子（8hz）：

index = pd.date_range('1/1/2000', periods=9, freq='125L')
series = pd.Series(range(9), index=index)

给出：

2000-01-01 00:00:00.000    0
2000-01-01 00:00:00.125    1
2000-01-01 00:00:00.250    2
2000-01-01 00:00:00.375    3
2000-01-01 00:00:00.500    4
2000-01-01 00:00:00.625    5
2000-01-01 00:00:00.750    6
2000-01-01 00:00:00.875    7
2000-01-01 00:00:01.000    8

重采样：

series = series.resample('62.5L').ffill()

给出：

2000-01-01 00:00:00.000000    0
2000-01-01 00:00:00.062500    0
2000-01-01 00:00:00.125000    1
2000-01-01 00:00:00.187500    1
2000-01-01 00:00:00.250000    2
2000-01-01 00:00:00.312500    2
2000-01-01 00:00:00.375000    3
2000-01-01 00:00:00.437500    3
2000-01-01 00:00:00.500000    4
2000-01-01 00:00:00.562500    4
2000-01-01 00:00:00.625000    5
2000-01-01 00:00:00.687500    5
2000-01-01 00:00:00.750000    6
2000-01-01 00:00:00.812500    6
2000-01-01 00:00:00.875000    7
2000-01-01 00:00:00.937500    7
2000-01-01 00:00:01.000000    8