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Pandas：重新采樣數(shù)據(jù)幀以匹配不同數(shù)據(jù)幀的 DatetimeIndex

Pandas：重新采樣數(shù)據(jù)幀以匹配不同數(shù)據(jù)幀的 DatetimeIndex

HUH函數(shù) 2023-05-09 10:52:20
我有兩個(gè)獨(dú)立的時(shí)間序列pandas.dataframe，第一個(gè) -series1條目較少，第二個(gè)開始數(shù)據(jù)時(shí)間不同 - series2：index1 = pd.date_range(start='2020-06-16 23:16:00', end='2020-06-16 23:40:30', freq='1T')series1 = pd.Series(range(len(index1)), index=index1)index2 = pd.date_range('2020-06-16 23:15:00', end='2020-06-16 23:50:30', freq='30S')series2 = pd.Series(range(len(index2)), index=index2)如何重新采樣 series2 以匹配DatetimeIndexof series1？
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3 回答

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Smart貓小萌

TA貢獻(xiàn)1911條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊

使用reindex：

series2.reindex(series1.index)

輸出：


2020-06-16 23:16:00? ? ?2

2020-06-16 23:17:00? ? ?4

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2020-06-16 23:40:00? ? 50

Freq: T, dtype: int64


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反對(duì) 回復(fù) 2023-05-09
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紅顏莎娜

TA貢獻(xiàn)1842條經(jīng)驗(yàn) 獲得超13個(gè)贊

一個(gè)簡(jiǎn)單的重采樣不會(huì)產(chǎn)生正在尋找的結(jié)果嗎？


series2.resample('T').first()

如果您的目標(biāo)是將重新采樣的時(shí)間戳合并回第一個(gè)數(shù)據(jù)集，您可以按如下方式進(jìn)行：


dt_map = {}

for group_label, group_series in series2.resample('T'):

    dt_map.update({x:group_label for x in group_series.index})


# Overwrite the index

series2.index = series2.index.map(dt_map)

注意：如果要執(zhí)行聚合函數(shù)，請(qǐng)堅(jiān)持使用第一個(gè)選項(xiàng)。


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反對(duì) 回復(fù) 2023-05-09
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瀟瀟雨雨

TA貢獻(xiàn)1833條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊

IIUC，這就是你需要的：

series2[series2.index.isin(series1.index)]


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反對(duì) 回復(fù) 2023-05-09
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