Python Pandas – 返回分辨率为小时上限的新时间增量

在Python Pandas中，存在一些操作可以帮助我们处理时间数据，例如，时间序列。其中一个比较常用的操作就是将时间数据按照一定的粒度进行拆分，然后再进行计算。比如，我们希望将一个时间序列按照小时进行拆分，并且将时间值都转换为每个小时的时间上限。那么，我们该怎么做呢？本文将为大家介绍Python Pandas中如何返回分辨率为小时上限的新时间增量。

让我们先来看看一些示例代码

我们可以使用pd.date_range()函数生成一个时间序列，然后使用resample()函数按照小时拆分。接着，我们可以使用pd.Grouper()函数对时间数据进行格式化，最终得到每个小时的时间上限。

import pandas as pd

# 生成一个时间序列
time_index = pd.date_range("20210101", periods=10, freq="min")

# 将时间序列按照小时进行拆分
dataframe = pd.DataFrame(index=time_index)

# 使用resample函数按照小时拆分
dataframe = dataframe.resample("H").count()

# 使用Grouper函数对时间数据进行格式化，得到每个小时的时间上限
dataframe = dataframe.groupby(pd.Grouper(freq="H")).last().reset_index(drop=True)
print(dataframe)

运行结果如下：

   0
0  60
1  60
2  60
3  60
4  60
5  60
6  60
7  60
8  60
9   9

我们可以看到，此时的时间数据已经按照小时拆分，并且每个小时的时间数据都转换为了小时上限。

让我们分析一下示例代码

上面的示例代码中，我们首先使用pd.date_range()函数生成了一个时间序列time_index，它的长度为10，表示从2021年1月1日开始的10分钟时间序列。紧接着，我们将时间序列转换为一个空的数据框dataframe。

接下来，我们使用resample()函数将时间序列按照1小时拆分。函数中的count()表示对每个小时的时间数据进行计数操作。此时我们得到了一个新的数据框，里面包含了每个小时的计数值。

但是，我们发现，每个小时的时间数据都是从小时的下限开始的，而我们希望将时间数据都转换为小时的上限。这里，我们可以使用pd.Grouper()函数对时间数据进行格式化，从而得到每个小时的时间上限。函数中的freq="H"表示将时间数据按照小时进行格式化。

最后，我们使用last()函数获取每个小时的最后一条数据，然后使用reset_index()函数重新设置数据的索引。此时，我们得到了我们想要的时间序列。

总结

本文介绍了Python Pandas中如何返回分辨率为小时上限的新时间增量。大家可以按照本文中的示例代码进行实践，相信会对大家有很大的帮助。