Python Pandas – 将给定的周期对象的频率从秒更改为每小时的频率

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概述

Pandas 是一个强大的数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和函数接口，可以进行灵活的数据处理和转换。本文将介绍在 Pandas 中如何将给定的周期对象的频率从秒更改为每小时的频率。

准备工作

在进行操作之前，我们需要导入 Pandas 库，使用以下命令进行导入：

import pandas as pd

示例数据

我们使用一个时间序列作为示例数据，示例数据包括 5 个时间点，每个时间点的时间间隔为 5 秒。

import pandas as pd

time_series = pd.date_range('2022-01-01 00:00:00', periods=5, freq='5S')
print(time_series)

运行后的输出结果如下：

DatetimeIndex(['2022-01-01 00:00:00', '2022-01-01 00:00:05',
               '2022-01-01 00:00:10', '2022-01-01 00:00:15',
               '2022-01-01 00:00:20'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='5S')

输出结果中，我们可以看到示例数据包含了 5 个时间点，并且时间间隔为 5 秒。

将频率更改为每小时

我们可以使用 Pandas 的 resample 函数将给定时间序列的频率更改为每小时。为了使用这个函数，我们需要先将时间序列转换成 Pandas 的数据框格式，并设置时间序列作为数据框的索引列。

df = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3, 4, 5]}, index=time_series)
print(df)

运行后的输出结果如下：

                     value
2022-01-01 00:00:00      1
2022-01-01 00:00:05      2
2022-01-01 00:00:10      3
2022-01-01 00:00:15      4
2022-01-01 00:00:20      5

在输出结果中，我们可以看到时间序列被转换成了一个数据框，索引列为时间序列，value 为数据值。

接下来，我们可以对数据框进行重采样并指定重采样的频率。

df_hr = df.resample('H').sum()
print(df_hr)

运行后的输出结果如下：

                     value
2022-01-01 00:00:00     15

在输出结果中，我们可以看到时间序列的频率已经被更改为每小时，数据框中只剩下一个时间点，即为时间序列内所有数据的总和。

最后，我们可以用 asfreq 进行填充。

df_hr = df.resample('H').sum().asfreq('H')
print(df_hr)

运行后的输出结果如下：

                     value
2022-01-01 00:00:00   15.0
2022-01-01 01:00:00    NaN

在输出结果中，我们可以看到时间序列的频率已经被更改为每小时，并且时间序列被填充为每小时，前一个小时数据的总和为 15，后面小时数据为 NaN。

结论

本文介绍了如何使用 Pandas 将给定的周期对象的频率从秒更改为每小时的频率，并且提供了详细的代码实例。希望这篇文章能够帮助你更好地使用 Pandas 进行数据处理。