我想从某个小时开始以每天(正好24小时)的频率重新采样TimeSeries。喜欢:index=date_range(datetime(2012,1,1,17),freq='H',periods=60)ts=Series(data=[1]*60,index=index)ts.resample(rule='D',how='sum',closed='left',label='left')我得到的结果:2012-01-0172012-01-02242012-01-03242012-01-045Freq:D我希望的结果:2012-01-0117:00:00242012-01-0217:00:00

我正在寻找一种在不拆分索引和值列的情况下将DataFrame转换为TimeSeries的方法。有任何想法吗？谢谢。In[20]:importpandasaspdIn[21]:importnumpyasnpIn[22]:dates=pd.date_range('20130101',periods=6)In[23]:df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD'))In[24]:dfOut[24]:ABCD2013-01-01-0.1192301.8928380.843414-0.4827392013

我正在寻找一种在不拆分索引和值列的情况下将DataFrame转换为TimeSeries的方法。有任何想法吗？谢谢。In[20]:importpandasaspdIn[21]:importnumpyasnpIn[22]:dates=pd.date_range('20130101',periods=6)In[23]:df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD'))In[24]:dfOut[24]:ABCD2013-01-01-0.1192301.8928380.843414-0.4827392013

我想查看Pandas中每个客户端在不同时间段的TimeSeries数据。importpandasaspdimportnumpyasnpimportrandomclients=np.random.randint(1,11,size=100)dates=pd.date_range('20130101',periods=365)OrderDates=random.sample(list(dates),100)Values=np.random.randint(10,250,size=100)df=pd.DataFrame({'Client':clients,'OrderDate':OrderD