pandas timeseries DF 切片和选择

Posted 2023-03-12

【中文标题】pandas timeseries DF 切片和选择

【英文标题】：pandas timeseries DF slice and selection

【发布时间】：2017-03-10 04:49:15

【问题描述】：

我有一个 df 的时间序列索引，频率为 15 分钟，持续了 10 年：

                        dat
2004-04-07 00:00:00     4.0
2004-04-07 00:15:00     1.0
2004-04-07 00:30:00     2.0

我需要能够每天（0-24 小时）提取最小和最大“dat”值并将它们附加到单独的列表中。

我的计划是使用日期时间索引并循环遍历：

days = pd.to_datetime(pd.date_range(start = s, end = e, freq='1d'), format='%Y%m%d')

for day in days:
    mn.append(min(df.loc[day].dat))

但是，在“天”中创建的时间戳有小时（尽管格式），所以它每次只返回 00:00:00 小时值：

2004-04-07 00:00:00     4.0
mn[0] '4.0'

【问题讨论】：

你不能先resample('D)，然后打电话给min和max吗？

Do'h，是的，这实际上应该有效。我被赶上了，因为我需要保留 15m dat 值，因为它们实际上是 nd 数组的索引位置。谢谢

【参考方案1】：

我认为您可以将resample 与Resampler.aggregate 一起使用：

df = df.resample('D').agg('dat': ['min','max'])
print (df)
            dat     
            min  max
2004-04-07  1.0  4.0

还有：

df = df.resample('D')['dat'].agg('min_dat': 'min', 'max_dat': 'max')
print (df)
            max_dat  min_dat
2004-04-07      4.0      1.0

如果需要创建列表，请使用tolist:

Lmin = df.min_dat.tolist()
print (Lmin)
[1.0]

Lmax = df.max_dat.tolist()
print (Lmax)
[4.0]

【参考方案2】：

conversion = 'Low': 'min', 'High': 'max'
minmax= days.resample(rule='1D').apply(conversion)