我有一个非常大的时间序列数据集，我想在close_p上进行count（），但prd_vlm上的sum（）。open_phigh_plow_pclose_ptot_vlmprd_vlmdatetime2005-09-0616:33:001234.251234.501234.251234.25776982005-09-0616:34:001234.501234.751234.251234.5011994232005-09-0616:35:001234.501234.501234.251234.501330131...2017-06-2518:41:002431.752432.002431.7524

这是我的数据框的样子:TimestampCAT02016-12-0223:35:2820012016-12-0223:37:4320022016-12-0223:40:4930032016-12-0223:58:5340042016-12-0223:59:02300...这就是我在Pandas中尝试做的事情(注意时间戳是分组的):TimestampBINS2003004005002016-12-0223:3020002016-12-0223:4001002016-12-0223:500110...我正在尝试创建10分钟时间间隔的bin，以便制作条形图。并将列作为CAT值，这样我就可以计

我经常使用Pandas，它很棒。我也使用TimeGrouper，它很棒。我实际上不知道关于TimeGrouper的文档在哪里。有吗？谢谢! 最佳答案 pd.TimeGrouper()为formallydeprecated在pandasv0.21.0中支持pd.Grouper().pd.Grouper()的最佳用途是在groupby()中，当您还对非日期时间列进行分组时。如果您只需要按频率分组，请使用resample()。例如，假设您有:>>>importpandasaspd>>>importnumpyasnp>>>np.random

我经常使用Pandas，它很棒。我也使用TimeGrouper，它很棒。我实际上不知道关于TimeGrouper的文档在哪里。有吗？谢谢! 最佳答案 pd.TimeGrouper()为formallydeprecated在pandasv0.21.0中支持pd.Grouper().pd.Grouper()的最佳用途是在groupby()中，当您还对非日期时间列进行分组时。如果您只需要按频率分组，请使用resample()。例如，假设您有:>>>importpandasaspd>>>importnumpyasnp>>>np.random

我有一个multiIndexpandas数据框，其中第一级索引是一个组，第二级索引是时间。我想要做的是，在每个组内，以日内观察的平均值重新采样到每日频率。importpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.concat([pd.DataFrame([['A']*72,list(pd.date_range('1/1/2011',periods=72,freq='H')),list(np.random.rand(72))],index=['Group','Time','Value']).T,pd.DataFrame([['B']*72,list(pd.date_r

我有以下数据框:df=pd.DataFrame({'Branch':'AAAAAB'.split(),'Buyer':'CarlMarkCarlJoeJoeCarl'.split(),'Quantity':[1,3,5,8,9,3],'Date':[DT.datetime(2013,1,1,13,0),DT.datetime(2013,1,1,13,5),DT.datetime(2013,10,1,20,0),DT.datetime(2013,10,2,10,0),DT.datetime(2013,12,2,12,0),DT.datetime(2013,12,2,14,0),]})fr