python - 「ビンサイズ」/「頻度」で Pandas データフレームをリサンプリングする

Question

9データポイントの頻度を 3 分の 1 に減らすためにリサンプリングしたい (3 行ごとに 1 行になることを意味する) マルチインデックス データフレームがあります。

これ：

                    time  value
   ID  measurement  
ET001            0     0      2
                 1  0.15      3
                 2   0.3      4
                 3  0.45      3
                 4   0.6      3
                 5  0.75      2
                 6   0.9      3
ET002            0     0      2
                 1  0.16      5
                 2  0.32      4
                 3  0.45      3
                 4   0.6      3
                 5  0.75      2

私はこれになりたい：

                    time  value
   ID  measurement  
ET001            0  0.15      3 
                 1   0.6    2.7
                 2   0.9      3
ET002            0  0.16    3.7 
                 1   0.6    2.7

時間列をパンダの日時インデックスに変換してから、リサンプルを使用しようとしました:

df = df.set_index(pd.DatetimeIndex(timecourse_normed['Time']))
df = df.groupby(level=0).resample(rule='0.1S', how=np.mean) 

しかし、その最初の行には実際の日付 (1970 年前後) が表示されますが、これは 2 行目にはまったく役に立ちません。スタックオーバーフローを閲覧すると、パンダのリサンプルに基づいていないソリューションをすべて持っているいくつかの同様のquiestiosが見つかりました-また、悲しいことに、私のユースケースでは実行できません。

手を貸していただけますか？