我在另一个线程 Link 上提出了一个问题。但我得到了一个不完整的答案。没有人愿意回答。这就是为什么我要提出另一个修改过的问题。让我简要解释一下这个问题，我想重新采样以下数据:
**`
Timestamp L_x L_y L_a R_x R_y R_a
2403950 621.3 461.3 313 623.3 461.8 260
2403954 622.5 461.3 312 623.3 462.6 260
2403958 623.1 461.5 311 623.4 464 261
2403962 623.6 461.7 310 623.7 465.4 261
2403966 623.8 461.5 309 623.9 466.1 261
2403970 620.9 461.4 309 623.8 465.9 259
2403974 621.7 461.1 308 623 464.8 258
2403978 622.1 461.1 308 621.9 463.9 256
2403982 622.5 461.5 308 621 463.4 255
2403986 622.4 462.1 307 620.7 463.3 254
`**
table 就这样继续下去。所有时间戳都以毫秒为单位。我想将它重新采样到 100L 的 bin 时间。
df = df.resample('100L')
结果表是:
Timestamp L_x L_y L_a R_x R_y R_a2403900 621.3 461.3 313 623.3 461.8 2602404000 622.5 461.3 312 623.3 462.6 2602404100 623.1 461.5 311 623.4 464 2612404200 623.6 461.7 310 623.7 465.4 2612404300 623.8 461.5 309 623.9 466.1 261 但这不是我想要的结果。因为原始表中的第一个时间戳索引是 2403950。所以第一个 bin 时间应该包含从 2403950 到 2404050 但它是 2403900 - 2404000。如下所示:
Timestamp L_x L_y L_a R_x R_y R_a2403950 ... ... ... ... ... ...2404050 ... ... ... ... ... ...2404150 ... ... ... ... ... ...2404250 ... ... ... ... ... ...2404350 ... ... ... ... ... ... 该列的其余部分是原始表值的平均值。
所以要做到这一点，有人建议我必须计算偏移量。在我的情况下，它是 50 毫秒。并执行以下操作:
df.resample('100L', loffset='50L')
偏移量只会将标签向前移动 50 毫秒，但不会改变平均值。它仍在计算例如第一个 bin 时间的平均值，从 2403900 到 2404000 而不是 2403950 到 2404050。
谢谢你的帮助
最佳答案
您正在寻找基础 kwarg。
在您的情况下，它看起来像您想要的:
df.resample('100L', base=50)
注意:没有 DatetimeIndex/PeriodIndex/TimedeltaIndex 的重新采样会在最近的 Pandas 中引发错误，因此您应该在执行此操作之前转换为 DatetimeIndex。
关于python - 在 Pandas 中重新采样，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/33575758/