如何对每个列应用不同功能的数据框进行重新采样？

Question

我对熊猫的温度和辐射有一个时间序列dataframe。时间分辨率通常为1分钟。

import datetime
import pandas as pd
import numpy as np

date_times = pd.date_range(datetime.datetime(2012, 4, 5, 8, 0),
                           datetime.datetime(2012, 4, 5, 12, 0),
                           freq='1min')
tamb = np.random.sample(date_times.size) * 10.0
radiation = np.random.sample(date_times.size) * 10.0
frame = pd.DataFrame(data={'tamb': tamb, 'radiation': radiation},
                     index=date_times)
frame
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 241 entries, 2012-04-05 08:00:00 to 2012-04-05 12:00:00
Freq: T
Data columns:
radiation    241  non-null values
tamb         241  non-null values
dtypes: float64(2)

如何将其降采样dataframe为一个小时的分辨率，以计算温度的小时 平均值 和 辐射的小时 总和 ？

Answer 1

使用pandas 0.18，重新采样API发生了变化（请参阅docs）。因此，对于> = 0.18的熊猫，答案是：

In [31]: frame.resample('1H').agg({'radiation': np.sum, 'tamb': np.mean})
Out[31]: 
                         tamb   radiation
2012-04-05 08:00:00  5.161235  279.507182
2012-04-05 09:00:00  4.968145  290.941073
2012-04-05 10:00:00  4.478531  317.678285
2012-04-05 11:00:00  4.706206  335.258633
2012-04-05 12:00:00  2.457873    8.655838

旧答案：

我正在回答我的问题，以反映与时间序列相关的变化pandas >= 0.8（所有其他答案均已过时）。

使用> = 0.8的熊猫，答案是：

In [30]: frame.resample('1H', how={'radiation': np.sum, 'tamb': np.mean})
Out[30]: 
                         tamb   radiation
2012-04-05 08:00:00  5.161235  279.507182
2012-04-05 09:00:00  4.968145  290.941073
2012-04-05 10:00:00  4.478531  317.678285
2012-04-05 11:00:00  4.706206  335.258633
2012-04-05 12:00:00  2.457873    8.655838