python - 聚合和分发时间序列数据

Question

我在熊猫数据框中有一些时间序列数据，如下所示：

开始	结尾	mw_values
2021-09-14 11:16:00	2021-09-14 11:27:11	0
2021-09-14 11:27:11	2021-09-14 11:30:00	100
2021-09-14 11:30:00	2021-09-14 11:33:59	1200
2021-09-14 11:33:59	2021-09-14 11:39:42	600
2021-09-14 11:39:42	2021-09-14 11:59:59	400

我需要将 mw_values 的总和分配到 15 分钟的时间段中，如下所示：

time_slots_15_min	sum_mw_values
2021-09-14 11:00	0
2021-09-14 11:15	100
2021-09-14 11:30	2200
2021-09-14 11:45	0
2021-09-14 12:00	0

有人知道我怎么能做到这一点吗？

请注意，开始和结束之间的间隔可能会重叠 2 个时隙。那么该值必须包含在它开始的时隙的总和中；例如，上面示例中的 mw_value 为 400。

标签： pythonpandastime-seriesrolling-computationpandas-resample

Answer 1

您可以重新采样您的数据框，以便在 15 分钟的 bin 中汇总数据。然后您可以重新索引该帧，使其与您所需的开始/结束/频率时间相匹配。

freq = "15min"
new_index = pd.date_range(
    "2021-09-14 11:00:00", "2021-09-14 12:00:00", freq=freq
)

out = (
    df.resample(freq, on="begin")["mw_values"]
    .sum()
    .reindex(new_index, fill_value=0)
    .to_frame("sum_mw_values")
)

print(out)
                     sum_mw_values
2021-09-14 11:00:00              0
2021-09-14 11:15:00            100
2021-09-14 11:30:00           2200
2021-09-14 11:45:00              0
2021-09-14 12:00:00              0