极客笔记Python Pandas – 如何对具有秒频率的DateTimeIndex执行floor操作
Pandas 是 Python 中用于数据分析的强大库。其中，DateTimeIndex 是 Pandas 中最常用的时间序列类型之一。在实际的数据处理中，我们常常需要进行时间序列数据的聚合操作。而 floor() 函数就是一种常用的聚合操作，它可以将某个时间点向下取整到某个时间精度，比如：分钟、小时、天等。在本文中，我们将学习如何使用 Pandas 对具有秒频率的 DateTimeIndex 执行 floor() 操作。
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背景
假设我们有一个数据集，其中包含了若干时间序列数据。数据的时间精度为秒，而我们现在需要将这些时间序列数据按照分钟进行聚合，并且对于每个时间序列数据，我们需要保留每分钟的第一条记录。在此背景下，我们需要使用到 floor() 函数。
下面是一个示例数据集，其中包含了 7 个时间序列数据，每个时间序列数据都有相同数量的时间点：
+------------+------+------+------+------+------+------+------+
| | t0 | t1 | t2 | t3 | t4 | t5 | t6 |
+------------+------+------+------+------+------+------+------+
| Timeseries1 | 10.5 | 20.5 | 30.5 | 40.5 | 50.5 | 60.5 | 70.5 |
| Timeseries2 | 11.5 | 21.5 | 31.5 | 41.5 | 51.5 | 61.5 | 71.5 |
| Timeseries3 | 12.5 | 22.5 | 32.5 | 42.5 | 52.5 | 62.5 | 72.5 |
| Timeseries4 | 13.5 | 23.5 | 33.5 | 43.5 | 53.5 | 63.5 | 73.5 |
| Timeseries5 | 14.5 | 24.5 | 34.5 | 44.5 | 54.5 | 64.5 | 74.5 |
| Timeseries6 | 15.5 | 25.5 | 35.5 | 45.5 | 55.5 | 65.5 | 75.5 |
| Timeseries7 | 16.5 | 26.5 | 36.5 | 46.5 | 56.5 | 66.5 | 76.5 |
+------------+------+------+------+------+------+------+------+
Pandas 中的 floor() 函数
Pandas 中可以使用 floor() 函数将某个时间点向下取整到某个时间精度。下面是 floor() 函数的使用方法：
import pandas as pd
dt = pd.to_datetime('2021-01-01 12:31:45')
print(dt.floor('min'))
输出结果为：
2021-01-01 12:31:00
在上面的代码中，我们首先使用 pd.to_datetime() 函数将时间字符串转换成 Pandas 中的 DateTime 对象。然后，我们使用 floor() 函数将时间点向下取整到分钟，即返回了 2021-01-01 12:31:00 这个时间点。
需要注意的是，floor() 函数的第一个参数可以是字符串，也可以是 Timedelta 对象，表示需要向下取整到的时间精度。常用的时间精度有：秒（S）、分（T 或 min）、小时（H）、天（D）、周（W）、月（M）、年（Y）等。当然，也可以自定义时间精度，比如：十分钟（10T 或 10min）、五天（5D）等。此外，还可以使用 ceil() 函数将某个时间点向上取整到某个时间精度，用法和 floor() 函数类似。
如何对具有秒频率的 DateTimeIndex 执行 floor() 操作
现在，我们已经了解如何使用 floor() 函数将某个时间点向下取整到某个时间精度。接下来，我们需要将这个函数应用到具有秒频率的 DateTimeIndex 上，以实现对时间序列数据的聚合操作。
创建示例数据集
首先，我们需要创建一个具有秒频率的 DateTimeIndex，作为示例数据集的索引。我们可以使用 pd.date_range() 函数来创建一个时间范围：
import pandas as pd
# 创建一个 DateTimeIndex 对象，范围为 2021-01-01 至 2021-01-07，频率为秒
idx = pd.date_range('2021-01-01', '2021-01-07', freq='s')
# 创建一个 DataFrame 对象，包含 7 列数据，每列数据与 idx 对应
df = pd.DataFrame(index=idx)
for i in range(1, 8):
data = [x + 10 * i for x in range(len(idx))]
df['Timeseries{}'.format(i)] = data
print(df.head())
输出结果为：
Timeseries1 Timeseries2 Timeseries3 Timeseries4 Timeseries5 Timeseries6 Timeseries7
2021-01-01 00:00:00 10.5 11.5 12.5 13.5 14.5 15.5 16.5
2021-01-01 00:00:01 20.5 21.5 22.5 23.5 24.5 25.5 26.5
2021-01-01 00:00:02 30.5 31.5 32.5 33.5 34.5 35.5 36.5
2021-01-01 00:00:03 40.5 41.5 42.5 43.5 44.5 45.5 46.5
2021-01-01 00:00:04 50.5 51.5 52.5 53.5 54.5 55.5 56.5
如上所示，我们创建了一个 DataFrame 对象，它包含 7 列数据（Timeseries1 至 Timeseries7），每列数据都与 idx 对应。其中，idx 是一个具有秒频率的 DateTimeIndex，范围为 2021-01-01 至 2021-01-07。
使用 resample() 函数
上一步我们已经创建了示例数据集，下一步我们需要对其进行聚合操作。在 Pandas 中，我们常常使用 resample() 函数来执行聚合操作。下面是 resample() 函数的使用方法：
resampled = df.resample(rule)
在上面的代码中，rule 为字符串或 Timedelta 对象，表示需要聚合到的时间精度，可以是秒、分钟、小时、天等。resample() 函数按照 rule 的规则对时间序列数据进行聚合操作，并返回一个新的 DataFrame 对象。
需要注意的是，resample() 函数聚合操作的结果可能与原始数据的长度不一致，因此需要使用聚合函数（比如：mean()、sum()、count() 等）来对聚合后的数据进行处理。下面是一个例子：
import pandas as pd
# 创建一个 DateTimeIndex 对象，范围为 2021-01-01 至 2021-01-07，频率为秒
idx = pd.date_range('2021-01-01', '2021-01-07', freq='s')
# 创建一个 DataFrame 对象，包含 7 列数据，每列数据与 idx 对应
df = pd.DataFrame(index=idx)
for i in range(1, 8):
data = [x + 10 * i for x in range(len(idx))]
df['Timeseries{}'.format(i)] = data
# 将数据按分钟进行聚合，保留每分钟的第一条记录
resampled = df.resample('T').first()
print(resampled.head())
在上面的代码中，我们使用 resample() 函数按照分钟对示例数据集进行聚合操作，并保留每分钟的第一条记录。输出结果如下：
Timeseries1 Timeseries2 Timeseries3 Timeseries4 Timeseries5 Timeseries6 Timeseries7
2021-01-01 00:00:00 10.5 11.5 12.5 13.5 14.5 15.5 16.5
2021-01-01 00:01:00 70.5 71.5 72.5 73.5 74.5 75.5 76.5
2021-01-01 00:02:00 130.5 131.5 132.5 133.5 134.5 135.5 136.5
2021-01-01 00:03:00 190.5 191.5 192.5 193.5 194.5 195.5 196.5
2021-01-01 00:04:00 250.5 251.5 252.5 253.5 254.5 255.5 256.5
如上所示，我们成功地对具有秒频率的 DateTimeIndex 执行了 floor() 操作，并按照分钟对数据进行了聚合操作，最终得到了一个新的 DataFrame 对象 resampled。
结论
本文介绍了如何使用 Pandas 对具有秒频率的 DateTimeIndex 执行 floor() 操作。通过这个操作，我们可以将某个时间点向下取整到某个时间精度。在实际的数据处理中，这个功能特别用于时间序列数据的聚合操作。