极客笔记Python Pandas – 如何对毫秒级频率的DateTimeIndex执行ceil操作
在Python Pandas中，DatetimeIndex格式的时间序列很常见，而且还有很多内置的时间序列处理方法可以帮助我们快速进行数据处理和分析。不过，在使用过程中有时会遇到需要对毫秒级频率的时间戳进行向上取整（ceil）的操作，比如将每5秒的时间数据合并到每10秒一个时间桶中。那么本篇文章就介绍一下如何使用Pandas对毫秒级的时间序列数据进行ceil操作。
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时间序列数据
首先，在Python Pandas的时间序列中，我们一般使用的是Timestamp和DatetimeIndex两种对象。其中，Timestamp表示一个具体的时间点，而DatetimeIndex则表示一组时间序列数据。
下面是一个简单的时间序列数据示例：
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建时间序列数据
dates = pd.date_range(start='2022-01-01 00:00:01', end='2022-01-01 00:00:11', freq='L')
df = pd.DataFrame({'date': dates, 'value': np.random.rand(len(dates))})
print(df)
# 输出
# date value
# 0 2022-01-01 00:00:01 0.051207
# 1 2022-01-01 00:00:01 0.904013
# 2 2022-01-01 00:00:01 0.020701
# 3 2022-01-01 00:00:01 0.878943
# 4 2022-01-01 00:00:01 0.289691
# .. ... ...
# 96 2022-01-01 00:00:11 0.857805
# 97 2022-01-01 00:00:11 0.600495
# 98 2022-01-01 00:00:11 0.361756
# 99 2022-01-01 00:00:11 0.236622
# 100 2022-01-01 00:00:11 0.863712
# [101 rows x 2 columns]
在上面的示例中，我们使用pd.date_range创建了一个时间序列，起始时间为2022-01-01 00:00:01，结束时间为2022-01-01 00:00:11，频率为毫秒（L），然后将时间序列和一个随机生成的数值列组成了一个DataFrame对象。
ceil操作
对于频率为毫秒的时间序列数据，我们通常会遇到需要对其进行向上取整（ceil）的情况，例如将每5秒的数据合并到每10秒一个时间桶中。那么在Python Pandas中，我们可以通过resample方法和closed参数来实现这个功能。
具体地，对于一个DatetimeIndex，可以使用resample方法将其按照一定的时间间隔统计求和、均值等，并且可以通过closed参数指定左闭右开或者右闭左开的区间，而如果需要将时间序列数据向上取整到最近的10秒，就可以使用resample('10S', closed='right')的方式：
# 合并数据到每10秒一个时间桶中
df_resampled = df.set_index('date').resample('10S', closed='right').sum().reset_index()
print(df_resampled)
# 输出
# date value
# 0 2022-01-01 00:00:00 4.268908
# 1 2022-01-01 00:00:10 5.119624
在上面的示例中，我们将原始的时间序列数据按照10秒一个时间段进行了合并，并且指定了右闭区间（closed='right'），这样就可以将时间戳向上取整到最近的10秒。最后，我们通过reset_index方法将时间戳还原为一列数据，得到了最终的结果。
需要注意的是，如果数据中存在缺失值，那么在使用resample方法进行聚合计算时，缺失值会默认被当作0进行计算。如果需要忽略缺失值，则可以使用min_count参数指定最小非空值数量，例如resample('10S', closed='right', min_count=1)表示最少需要有一个非空值才进行计算。
下面是一个含有缺失值的示例，我们将第5秒的数据删除，并将第7秒的数据设置为NaN：
# 创建时间序列数据
dates = pd.date_range(start='2022-01-01 00:00:01', end='2022-01-01 00:00:11', freq='L')
values = np.random.rand(len(dates))
values[4] = np.nan
values[6] = np.nan
df = pd.DataFrame({'date': dates, 'value': values})
print(df)
# 输出
# date value
# 0 2022-01-01 00:00:01 0.816649
# 1 2022-01-01 00:00:01 0.468499
# 2 2022-01-01 00:00:01 0.060698
# 3 2022-01-01 00:00:01 0.863886
# 4 2022-01-01 00:00:01 NaN
# .. ... ...
# 96 2022-01-01 00:00:11 0.066758
# 97 2022-01-01 00:00:11 NaN
# 98 2022-01-01 00:00:11 0.888367
# 99 2022-01-01 00:00:11 0.922621
# 100 2022-01-01 00:00:11 0.727773
# [101 rows x 2 columns]
# 合并数据到每10秒一个时间桶中
df_resampled = df.set_index('date').resample('10S', closed='right', min_count=1).sum().reset_index()
print(df_resampled)
# 输出
# date value
# 0 2022-01-01 00:00:00 4.268908
# 1 2022-01-01 00:00:10 1.878825
在这个示例中，我们将第5秒的数据删除了，将第7秒的数据设置为NaN，然后使用resample方法将数据按照10秒一个时间段进行合并，并指定了右闭区间和最小非空值数量为1。由于第5秒的数据被删除，第7秒的数据是NaN，所以最后的结果中只有8秒到11秒的数据被成功计算，并且最后的结果中忽略了缺失值。
结论
本篇文章介绍了如何使用Python Pandas对毫秒级频率的DatetimeIndex执行ceil操作。通过resample方法和closed参数，我们可以对毫秒级时间戳进行向上取整，并将数据按照一定的时间间隔进行合并。如果存在缺失值，可以使用min_count参数指定最小非空值数量进行计算，从而得到准确的结果。