pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.resample

DataFrameGroupBy.resample(rule, *args, **kwargs) [source]

Предоставление ресемплирования при использовании TimeGrouper.

Учитывая группировщик, функция ресемплирует его в соответствии со строкой «строка» -> «частота».

См. документацию по псевдонимам частоты для получения дополнительной информации.

Параметры:	rule : str or DateOffset Строка или объект смещения, представляющий целевое преобразование группировщика. *args, **kwargs Возможные аргументы — how, fill_method, limit, kind и on, а также другие аргументы TimeGrouper.
Возвращает:	Grouper Возвращает новый группировщик с добавленным ресемплером.

См. также

pandas.Grouper

Укажите частоту ресемплирования при группировании по ключу.

DatetimeIndex.resample

Преобразование частоты и ресемплирование временных рядов.

Примеры

>>> idx = pd.date_range('1/1/2000', periods=4, freq='T')
>>> df = pd.DataFrame(data=4 * [range(2)],
...                   index=idx,
...                   columns=['a', 'b'])
>>> df.iloc[2, 0] = 5
>>> df
                    a  b
2000-01-01 00:00:00  0  1
2000-01-01 00:01:00  0  1
2000-01-01 00:02:00  5  1
2000-01-01 00:03:00  0  1

Ресемплирование DataFrame в интервалы по 3 минуты и суммирование значений временных меток, попадающих в интервал.

>>> df.groupby('a').resample('3T').sum()
                         a  b
a
0   2000-01-01 00:00:00  0  2
    2000-01-01 00:03:00  0  1
5   2000-01-01 00:00:00  5  1

Ресемплирование серии в интервалы по 30 секунд.

>>> df.groupby('a').resample('30S').sum()
                    a  b
a
0   2000-01-01 00:00:00  0  1
    2000-01-01 00:00:30  0  0
    2000-01-01 00:01:00  0  1
    2000-01-01 00:01:30  0  0
    2000-01-01 00:02:00  0  0
    2000-01-01 00:02:30  0  0
    2000-01-01 00:03:00  0  1
5   2000-01-01 00:02:00  5  1

Ресемплирование по месяцам. Значения назначаются месяцу периода.

>>> df.groupby('a').resample('M').sum()
            a  b
a
0   2000-01-31  0  3
5   2000-01-31  5  1

Ресемплирование серии в интервалы по 3 минуты, как выше, но закрывая правую сторону интервала.

>>> df.groupby('a').resample('3T', closed='right').sum()
                         a  b
a
0   1999-12-31 23:57:00  0  1
    2000-01-01 00:00:00  0  2
5   2000-01-01 00:00:00  5  1

Ресемплирование серии в интервалы по 3 минуты, закрывая правую сторону интервала, но маркируя каждый интервал правой границей вместо левой.

>>> df.groupby('a').resample('3T', closed='right', label='right').sum()
                         a  b
a
0   2000-01-01 00:00:00  0  1
    2000-01-01 00:03:00  0  2
5   2000-01-01 00:03:00  5  1

Добавление смещения в 20 секунд.

>>> df.groupby('a').resample('3T', loffset='20s').sum()
                       a  b
a
0   2000-01-01 00:00:20  0  2
    2000-01-01 00:03:20  0  1
5   2000-01-01 00:00:20  5  1