在 pandas 中重新采样

我在另一个话题上问了一个问题Link https://stackoverflow.com/questions/33446776/how-to-resample-starting-from-the-first-element-in-pandas?answertab=votes#tab-top。但我得到了一个不完整的答案。而且没有人愿意回复。这就是为什么我要提出另一个修改后的问题。让我简单解释一下这个问题，我想重新采样以下数据：

**`
Timestamp  L_x   L_y    L_a     R_x     R_y     R_a
2403950   621.3 461.3   313     623.3   461.8   260
2403954   622.5 461.3   312     623.3   462.6   260
2403958   623.1 461.5   311     623.4   464     261
2403962   623.6 461.7   310     623.7   465.4   261
2403966   623.8 461.5   309     623.9   466.1   261   
2403970   620.9 461.4   309     623.8   465.9   259
2403974   621.7 461.1   308     623     464.8   258
2403978   622.1 461.1   308     621.9   463.9   256
2403982   622.5 461.5   308     621     463.4   255
2403986   622.4 462.1   307     620.7   463.3   254
`**

桌子就这样继续下去。所有时间戳均以毫秒为单位。我想将其重新采样到 100L 的装箱时间。

df = df.resample('100L')

结果表是： Timestamp L_x L_y L_a R_x R_y R_a 2403900 621.3 461.3 313 623.3 461.8 260 2404000 622.5 461.3 312 623.3 462.6 260 2404100 623.1 461.5 311 623.4 464 261 2404200 623.6 461.7 310 623.7 465.4 261 2404300 623.8 461.5 309 623.9 466.1 261

但这不是我想要的结果。因为原始表中的第一个时间戳索引是 2403950。所以第一个 bin 时间应该包含从 2403950 到 2404050，但它是 2403900 - 2404000。如下所示： Timestamp L_x L_y L_a R_x R_y R_a 2403950 ... ... ... ... ... ... 2404050 ... ... ... ... ... ... 2404150 ... ... ... ... ... ... 2404250 ... ... ... ... ... ... 2404350 ... ... ... ... ... ... 该列的其余部分是原始表值的平均值。 为此，有人建议我必须计算偏移量。在我的例子中是 50 毫秒。并执行以下操作：

df.resample('100L', loffset='50L')

偏移量仅将标签向前移动 50 毫秒，但不会更改平均值。例如，它仍在计算从 2403900 到 2404000 的值（而不是 2403950 到 2404050）的平均值。

感谢您的帮助

您正在寻找基础 kwarg。

基数：int，默认0
对于均匀细分 1 天的频率，聚合间隔的“原点”。例如，对于“5 分钟”频率，base 的范围可以从 0 到 4。默认为 0

在你的情况下，它看起来像你想要的：

df.resample('100L', base=50)

注意：没有 DatetimeIndex/PeriodIndex/TimedeltaIndex 的重新采样会在最近的 pandas 中引发错误，因此您应该在执行此操作之前转换为 DatetimeIndex。