Блог

Используя python и pandas, как мне выполнить повторную выборку временных рядов с четными 5-минутными интервалами (смещение = ноль минут от целых часов), а также линейно скорректировать значения?

Следовательно, я хочу превратить это:

          value
00:01    2
00:05    10
00:11    22
00:14    28
  

в это:

          value
00:00    0
00:05    10
00:10    20
00:15    30
  

Пожалуйста, обратите внимание, как был скорректирован столбец «значение».

• Для простоты я выбрал значения, равные ровно 2 * количеству минут.
• Однако в реальной жизни значения не настолько идеальны. Иногда между двумя четными 5-минутными интервалами будет существовать более одного значения, а иногда и более одного 5-минутного интервала между двумя «реальными» значениями, поэтому при повторной выборке мне нужно для каждого четного 5-минутного интервала находить «реальные» значения до и после этого четного 5-минутного интервала и вычислять из них линейно интерполированное значение.

PS.

В Интернете есть много информации об этом повсюду, Но я все еще не смог найти функцию (sum, max, mean и т.д. Или написать свою собственную функцию), Которая могла бы соответствовать тому, что я хотел сделать.

Я пересмотрел код, потому что требование было опущено в комментариях. Создайте новый фрейм данных, объединив исходный фрейм данных с фреймом данных, который длится до одной минуты. Я линейно интерполировал новый фрейм данных и извлек результаты с шагом в 5 минут. Это мое понимание процесса. Если я ошибаюсь, пожалуйста, дайте мне другой ответ.

 import pandas as pd
import numpy as np
import io

data = '''
time value
00:01 2
00:05 10
00:11 22
00:14 28
00:18 39
'''
df = pd.read_csv(io.StringIO(data), sep='s ')
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%H:%M')
time_rng = pd.date_range(df['time'][0], df['time'][4], freq='1min')
df2 = pd.DataFrame({'time':time_rng})
df2 = df2.merge(df, on='time', how='outer')
df2 = df2.set_index('time').interpolate('time')
df2.asfreq('5min')
    value
time    
1900-01-01 00:01:00 2.0
1900-01-01 00:06:00 12.0
1900-01-01 00:11:00 22.0
1900-01-01 00:16:00 33.5
  

Вы можете использовать datetime и time module для получения последовательности временных интервалов. Затем используйте pandas для преобразования словаря во фрейм данных. Вот код для этого.

 import time, datetime
import pandas as pd

#set the dictionary as time and value
data = {'Time':[],'Value':[]}

#set a to 00:00 (HH:MM) 
a = datetime.datetime(1,1,1,0,0,0)

#loop through the code to create 60 mins. You can increase loop if you want more values
#skip by 5 to get your 5 minute interval

for i in range (0,61,5):
    # add the time and value into the dictionary
    data['Time'].append(a.strftime('%H:%M'))
    data['Value'].append(i*2)

    #add 5 minutes to your date-time variable

    a  = datetime.timedelta(minutes=5)

#now that you have all the values in dictionary 'data', convert to DataFrame
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

#print the dataframe
print (df)

#for your reference, I also printed the dictionary
print (data)
  

Словарь будет выглядеть следующим образом:

 {'Time': ['00:00', '00:05', '00:10', '00:15', '00:20', '00:25', '00:30', '00:35', '00:40', '00:45', '00:50', '00:55', '01:00'], 'Value': [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120]}
  

Фрейм данных будет выглядеть следующим образом:

      Time  Value
0   00:00      0
1   00:05     10
2   00:10     20
3   00:15     30
4   00:20     40
5   00:25     50
6   00:30     60
7   00:35     70
8   00:40     80
9   00:45     90
10  00:50    100
11  00:55    110
12  01:00    120