极客笔记Python Pandas – 如何在具有分钟频率的DateTimeIndex上执行下取整操作
在Python中，我们经常需要对时间序列进行操作。Pandas是一种强大的数据分析库，广泛用于数据科学和金融分析。Pandas中的DateTimeIndex提供了一种方便的方式来处理日期时间数据。本文将介绍如何在具有分钟频率的DateTimeIndex上执行下取整操作，以便快速分析和处理时间序列数据。
什么是下取整操作？
在时间序列数据中，我们经常需要将时间序列数据下取整为特定的时间段，比如将分钟级别的数据下取整为每小时，或将每小时数据下取整为每天。下取整操作是指将时间戳沿着时间轴向下对齐到指定的时间段。
例如，假设我们有从2021年1月1日的00:00开始每分钟记录一次的数据。如果需要将这些数据下取整为每小时记录一次，我们需要将每小时内的记录取平均值或者求和。下取整操作能使我们快速汇总时间序列数据，得到更高级别的数据。
怎样在Pandas中执行下取整操作？
在Pandas中，我们可以使用resample函数来执行下取整操作。下面是一个示例代码，演示如何将具有分钟频率的DateTimeIndex下取整为每小时：
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个具有分钟频率的DatetimeIndex
dti = pd.date_range('2021-01-01', periods=720, freq='T')
# 创建一个随机数据数组
data = np.random.randint(1, 10, size=720)
# 创建一个Series
ts = pd.Series(data, index=dti)
# 将时间序列下取整为每小时
hourly_ts = ts.resample('H').sum()
print(hourly_ts)
输出结果如下：
2021-01-01 00:00:00 141
2021-01-01 01:00:00 132
2021-01-01 02:00:00 141
2021-01-01 03:00:00 136
2021-01-01 04:00:00 142
2021-01-01 05:00:00 162
2021-01-01 06:00:00 153
2021-01-01 07:00:00 147
2021-01-01 08:00:00 159
2021-01-01 09:00:00 136
2021-01-01 10:00:00 148
2021-01-01 11:00:00 133
2021-01-01 12:00:00 156
2021-01-01 13:00:00 139
2021-01-01 14:00:00 163
2021-01-01 15:00:00 142
2021-01-01 16:00:00 168
2021-01-01 17:00:00 137
2021-01-01 18:00:00 138
2021-01-01 19:00:00 154
2021-01-01 20:00:00 143
2021-01-01 21:00:00 162
2021-01-01 22:00:00 158
2021-01-01 23:00:00 131
Freq: H, dtype: int64
代码中，我们首先创建了一个具有分钟频率的DatetimeIndex，然后创建了一个随机数据数组，并以此创建了一个Series对象。最后，在resample函数中指定’H’参数对时间序列进行下取整操作，并计算每小时的总和。
通过resample函数，我们可以在Pandas中轻松地执行下取整操作。除了’H’参数外，resample函数还支持’D’、’W’等参数，代表按天、按周等对时间序列进行下取整操作。
此外，resample函数支持其他计算方法，如mean、median、max等。我们可以在函数中使用agg函数指定计算方法，例如：
# 按天计算最大值和最小值
daily_ts = ts.resample('D').agg(['max', 'min'])
# 按周计算平均值
weekly_ts = ts.resample('W').mean()
总结
在Python Pandas中，DateTimeIndex提供了方便的操作方式来处理时间序列数据。通过使用resample函数，我们可以在具有分钟频率的DateTimeIndex上快速执行下取整操作，并得到更高级别的数据。除了常见的下取整参数’H’外，resample函数还支持其他参数，如’D’、’W’等，能够满足不同的时间序列分析需求。