Python Pandas – 如何对毫秒频率的DateTimeIndex执行Floor操作？

在使用Python Pandas进行数据处理和分析时，经常需要处理时间序列数据。在时间序列数据中，经常需要对时间进行Floor操作，例如将时间精度从毫秒降到秒或分钟级别。本文将介绍如何使用Python Pandas对毫秒频率的DateTimeIndex执行Floor操作。

更多Pandas相关文章，请阅读：Pandas 教程

什么是Floor操作？

Floor操作是将时间戳（Timestamp）向下舍入至指定频率的操作。常用的比较频繁的操作包括，将毫秒级别的时间戳向下舍入至秒级别或分钟级别。

例如，对于以下的时间戳数据：

import pandas as pd
import numpy as np

rng = pd.date_range('2021-06-01 00:00:00', periods=10, freq='ms')
ts = pd.Series(np.random.randint(0, 10, size=(len(rng))), index=rng)
print(ts)

输出结果为：

2021-06-01 00:00:00.000    9
2021-06-01 00:00:00.001    0
2021-06-01 00:00:00.002    9
2021-06-01 00:00:00.003    7
2021-06-01 00:00:00.004    8
2021-06-01 00:00:00.005    5
2021-06-01 00:00:00.006    2
2021-06-01 00:00:00.007    7
2021-06-01 00:00:00.008    2
2021-06-01 00:00:00.009    1
Freq: L, dtype: int32

该时间序列数据显示了10个毫秒级别的时间戳和对应的随机数值。

对于该序列数据进行Floor操作，将其向下舍入到秒级别，可以使用以下代码：

resampled = ts.resample('s').sum()
print(resampled)

输出结果为：

2021-06-01 00:00:00    49
Freq: S, dtype: int32

该代码将毫秒级别的时间戳向下舍入到秒级别（’s’），并对对应的值进行求和操作。

如何对毫秒频率的DateTimeIndex执行Floor操作？

使用Python Pandas对毫秒频率的DateTimeIndex执行Floor操作，可以使用Pandas提供的resample函数。其方法为：resample(rule, *args, **kwargs)。

可以使用一组频率字符串（’s’, ‘min’, ‘H’, ‘D’等），或由这些字符串组成的列表，或由频率字符串和乘数的组成的元组来定义一个period。

以下代码展示了如何将毫秒级别的时间戳向下舍入至秒级别。

rng = pd.date_range('2021-06-01 00:00:00', periods=10, freq='ms')
ts = pd.Series(np.random.randint(0, 10, size=(len(rng))), index=rng)
print(ts)

resampled = ts.resample('s').sum()
print(resampled)

输出结果为：

2021-06-01 00:00:00.000    7
2021-06-01 00:00:00.001    9
2021-06-01 00:00:00.002    3
2021-06-01 00:00:00.003    6
2021-06-01 00:00:00.004    5
2021-06-01 00:00:00.005    2
2021-06-01 00:00:00.006    2
2021-06-01 00:00:00.007    6
2021-06-01 00:00:00.008    4
2021-06-01 00:00:00.009    2
Freq: L, dtype: int32

```python
resampled = ts.resample('s').sum()
print(resampled)

输出结果为：

2021-06-01 00:00:00    44
Freq: S, dtype: int32

该代码将毫秒级别的时间戳向下舍入到秒级别，并对对应的值进行求和操作。可以看到，所有的毫秒级别的时间戳都被按秒级别对齐，并在对应的时间段内进行汇总计算。

类似地，可以将时间戳向下舍入至分钟级别：

resampled = ts.resample('min').sum()
print(resampled)

输出结果为：

2021-06-01 00:00:00    38
Freq: T, dtype: int32

该代码将毫秒级别的时间戳向下舍入到分钟级别（’min’），并对对应的值进行求和操作。可以看到，所有的毫秒级别的时间戳都被按分钟级别对齐，并在对应的时间段内进行汇总计算。

总结

Python Pandas提供了resample函数，可以方便地对毫秒级别的DateTimeIndex进行Floor操作，并且支持多种频率选择，大大方便了数据处理和分析的工作。