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"foo"生データ系列で使用する日時インデックスを作成するにはどうすればよいですか。(例では、15 秒ごとに 'foo' および 30 秒ごとに 'foo2' となります。) 生のシリーズを 'base' データフレームに挿入できる場合は、'foo' を使用してデータフレームを再キャストしたいと思います。

シリーズを組み合わせて df "foo" と df "foo2" を組み合わせたい場合、メモリ ヒットはどうなるでしょうか。

編集:後import pandas、datetime.timedelta動作を停止します

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あなたが求めていることを理解するのは非常に難しいです。例のデータを使用して、探しているものを正確に示すと、物事がより明確になります。

私はあなたが何をすべきだと思います：

rng = DateRange(start, end, offset=datetools.Second(15)

日付範囲を作成します。それによってインデックス付けされた DataFrame にデータを配置するには、列を追加し、以下を使用して上記の日付範囲に再インデックス付けする必要がありますmethod='ffill'。

df = DataFrame(index=rng)
df[colname] = series.reindex(df.index, method='ffill')

datetime.timedelta ごとに、datetime.datetime は pandas 名前空間の一部であるため、その前に実行しfrom pandas import *たことは、pandas 名前空間内の参照import datetimeによってマスクされます。datetime.datetime

于 2012-04-07T20:11:27.600 に答える
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バージョン 0.24 以降

開始、期間、および終了に基づく DatetimeIndex の作成は、推奨されなくなりましたdate_range()。

使い方date_range()は似ていますDatetimeIndex()

start = datetime.datetime.now()
end = start + datetime.timedelta(hours=1)
times = pd.date_range(freq='2s', start=start, end=end)

times2 秒間隔で 1801 個の要素を持つ DatetimeIndex です。

于 2019-03-07T00:30:38.297 に答える
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pandas.DateRangeウェスの答え以来、 にはもう存在しないと思いますpandas。私はパンダバージョン0.22.0を使用しています。

私はpandas.DatetimeIndex代わりに使用しました、例えば：

import datetime
import pandas as pd


start = datetime.datetime.now()
times = pd.DatetimeIndex(freq='2s', start=start, periods=10)

または代わりに

start = datetime.datetime.now()
end = start + datetime.timedelta(hours=1)
times = pd.DatetimeIndex(freq='2s', start=start, end=end)
于 2018-05-12T16:12:16.303 に答える