Python Pandas – 如何以毫秒频率舍入DateTimeIndex

在Python Pandas中，可以使用DateTimeIndex来处理时间序列数据。如果数据按照毫秒采样，有时需要将DateTimeIndex以毫秒为单位进行舍入。本文将介绍如何使用Python Pandas来实现这个功能。

DateTimeIndex

在Python Pandas中，可以通过将一列日期时间数据转换为DateTimeIndex对象来创建时间序列数据。DateTimeIndex可以方便地进行数据的索引、重采样、截取等处理。

使用Pandas的date_range函数可以生成一个DateTimeIndex：

import pandas as pd

# 生成一个5秒钟为间隔的DateTimeIndex
dr = pd.date_range('2021-01-01', freq='5s', periods=10)

print(dr)

输出结果：

DatetimeIndex(['2021-01-01 00:00:00', '2021-01-01 00:00:05',
               '2021-01-01 00:00:10', '2021-01-01 00:00:15',
               '2021-01-01 00:00:20', '2021-01-01 00:00:25',
               '2021-01-01 00:00:30', '2021-01-01 00:00:35',
               '2021-01-01 00:00:40', '2021-01-01 00:00:45'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='5S')

可以看到，我们成功生成了一个以5秒为间隔的DateTimeIndex对象。

时间舍入

有时候，我们需要将DateTimeIndex以毫秒为单位进行舍入。例如，如果我们的数据是以毫秒为间隔进行采样的，我们需要将DateTimeIndex以毫秒为单位进行舍入，保证数据的精度。

在Python Pandas中，可以使用round和floor方法来对DateTimeIndex进行舍入操作。通过传入一个字符串表示精度，可以实现对DateTimeIndex进行毫秒级别的舍入操作。

下面的示例演示了如何将一个毫秒级别的DateTimeIndex对象舍入到秒：

import pandas as pd

# 生成一个100毫秒为间隔的DateTimeIndex
dr = pd.date_range('2021-01-01', freq='100ms', periods=10)

# 将DateTimeIndex舍入到秒
dr_rounded = dr.round('1s')

print(dr)
print(dr_rounded)

输出结果：

DatetimeIndex(['2021-01-01 00:00:00.000000000',
               '2021-01-01 00:00:00.100000000',
               '2021-01-01 00:00:00.200000000',
               '2021-01-01 00:00:00.300000000',
               '2021-01-01 00:00:00.400000000',
               '2021-01-01 00:00:00.500000000',
               '2021-01-01 00:00:00.600000000',
               '2021-01-01 00:00:00.700000000',
               '2021-01-01 00:00:00.800000000',
               '2021-01-01 00:00:00.900000000'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='100L')

DatetimeIndex(['2021-01-01 00:00:00', '2021-01-01 00:00:00',
               '2021-01-01 00:00:00', '2021-01-01 00:00:00',
               '2021-01-01 00:00:00', '2021-01-01 00:00:01',
               '2021-01-01 00:00:01', '2021-01-01 00:00:01',
               '2021-01-01 00:00:01', '2021-01-01 00:00:01'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

可以看到，在将毫秒级别的DateTimeIndex舍入到秒后，每一秒钟只保留了一个时间点，确保了数据的精度。

代码示例

下面是一个具体的代码示例，演示了如何将毫秒级别的DateTimeIndex对象舍入到秒：

import pandas as pd

# 生成一个毫秒为间隔的DateTimeIndex
dr = pd.date_range('2021-01-01', freq='1ms', periods=10)

# 将DateTimeIndex舍入到秒
dr_rounded = dr.round('1s')

print(dr)
print(dr_rounded)

输出结果：

DatetimeIndex(['2021-01-01 00:00:00.000000', '2021-01-01 00:00:00.001000',
               '2021-01-01 00:00:00.002000', '2021-01-01 00:00:00.003000',
               '2021-01-01 00:00:00.004000', '2021-01-01 00:00:00.005000',
               '2021-01-01 00:00:00.006000', '2021-01-01 00:00:00.007000',
               '2021-01-01 00:00:00.008000', '2021-01-01 00:00:00.009000'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='1L')

DatetimeIndex(['2021-01-01 00:00:00', '2021-01-01 00:00:00',
               '2021-01-01 00:00:00', '2021-01-01 00:00:00',
               '2021-01-01 00:00:00', '2021-01-01 00:00:00',
               '2021-01-01 00:00:00', '2021-01-01 00:00:00',
               '2021-01-01 00:00:00', '2021-01-01 00:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)