如何按定义的时间间隔对pandas数据帧进行分组？

Question

我有一个这样的dataFrame，我想每60分钟进行一次分组，然后从06:30开始分组。

                           data
index
2017-02-14 06:29:57    11198648
2017-02-14 06:30:01    11198650
2017-02-14 06:37:22    11198706
2017-02-14 23:11:13    11207728
2017-02-14 23:21:43    11207774
2017-02-14 23:22:36    11207776

我在用：

df.groupby(pd.TimeGrouper(freq='60Min'))

我得到这个分组：

                      data
index       
2017-02-14 06:00:00     x1
2017-02-14 07:00:00     x2
2017-02-14 08:00:00     x3
2017-02-14 09:00:00     x4
2017-02-14 10:00:00     x5

但我正在寻找这个结果：

                      data
index       
2017-02-14 06:30:00     x1
2017-02-14 07:30:00     x2
2017-02-14 08:30:00     x3
2017-02-14 09:30:00     x4
2017-02-14 10:30:00     x5

我如何告诉该功能以6小时30分开始以一小时为间隔进行分组？

如果 .groupby（pd.TimeGrouper（freq =‘60Min’）） 无法完成此 操作 ，最好的方法是怎么做？

致敬并非常感谢

Answer 1

使用base=30会同label='right'中的参数pd.Grouper。

指定label='right'将使时间段从6:30（较高侧）开始而不是从5:30开始分组。另外，默认情况下base将其设置为0
，因此需要将其偏移30以说明日期的前向传播。

假设您要汇总每个子组的第一个元素，然后：

df.groupby(pd.Grouper(freq='60Min', base=30, label='right')).first()
# same thing using resample - df.resample('60Min', base=30, label='right').first()

产量：

                           data
index                          
2017-02-14 06:30:00  11198648.0
2017-02-14 07:30:00  11198650.0
2017-02-14 08:30:00         NaN
2017-02-14 09:30:00         NaN
2017-02-14 10:30:00         NaN
2017-02-14 11:30:00         NaN
2017-02-14 12:30:00         NaN
2017-02-14 13:30:00         NaN
2017-02-14 14:30:00         NaN
2017-02-14 15:30:00         NaN
2017-02-14 16:30:00         NaN
2017-02-14 17:30:00         NaN
2017-02-14 18:30:00         NaN
2017-02-14 19:30:00         NaN
2017-02-14 20:30:00         NaN
2017-02-14 21:30:00         NaN
2017-02-14 22:30:00         NaN
2017-02-14 23:30:00  11207728.0