我有一些数据正在使用数据框和 Pandas 处理。 它们包含大约 10 000 行和 6 列。
问题是，我做了几次试验，不同的数据集的索引号略有不同。 (这是对多种 Material 的“力-长度”测试，当然测量点并没有完全对齐。)
现在我的想法是，使用包含长度值的索引“重新采样”数据。 pandas 中的重采样功能似乎只适用于 datetime 数据类型。
我尝试通过 to_datetime 转换索引并成功。但是在重采样之后，我需要回到原来的比例。某种 from_datetime 函数。
有什么办法还是我走错了路，应该更好地使用像 groupby 这样的函数？
编辑添加:
数据如下所示。长度用作索引。在这些 Dataframes 中，我有一些，所以将它们全部对齐到相同的“帧速率”然后剪切它们真的很不错，例如这样我就可以比较不同的数据集。
我已经尝试过的想法是这个:
df_1_dt = df_1 #generate a table for the conversion
df_1_dt.index = pd.to_datetime(df_1_dt.index, unit='s') # convert it simulating seconds.. good idea?!
df_1_dt_rs= df_1_dt # generate a df for the resampling
df_1_dt_rs = df_1_dt_rs.resample (rule='s') #resample by the generatet time
数据:
+---------------------------------------------------+
¦ Index (Lenght) ¦ Force1 ¦ Force2 ¦
¦-------------------+---------------+---------------¦
¦ 8.04662074828e-06 ¦ 4.74251270294 ¦ 4.72051584721 ¦
¦ 8.0898882798e-06 ¦ 4.72051584721 ¦ 4.72161570191 ¦
¦ 1.61797765596e-05 ¦ 4.69851899147 ¦ 4.72271555662 ¦
¦ 1.65476570973e-05 ¦ 4.65452528 ¦ 4.72491526604 ¦
¦ 2.41398605024e-05 ¦ 4.67945501539 ¦ 4.72589291467 ¦
¦ 2.42696630876e-05 ¦ 4.70438475079 ¦ 4.7268705633 ¦
¦ 9.60953101751e-05 ¦ 4.72931448619 ¦ 4.72784821192 ¦
¦ 0.00507703541206 ¦ 4.80410369237 ¦ 4.73078115781 ¦
¦ 0.00513927175509 ¦ 4.87889289856 ¦ 4.7337141037 ¦
¦ 0.00868965311878 ¦ 4.9349848032 ¦ 4.74251282215 ¦
¦ 0.00902026197556 ¦ 4.99107670784 ¦ 4.7513115406 ¦
¦ 0.00929150878827 ¦ 5.10326051712 ¦ 4.76890897751 ¦
¦ 0.0291729332784 ¦ 5.14945375919 ¦ 4.78650641441 ¦
¦ 0.0296332588857 ¦ 5.17255038023 ¦ 4.79530513287 ¦
¦ 0.0297080942518 ¦ 5.19564700127 ¦ 4.80410385132 ¦
¦ 0.0362595526707 ¦ 5.2187436223 ¦ 4.80850321054 ¦
¦ 0.0370305483177 ¦ 5.24184024334 ¦ 4.81290256977 ¦
¦ 0.0381506204153 ¦ 5.28803348541 ¦ 4.82170128822 ¦
¦ 0.0444440795306 ¦ 5.30783069134 ¦ 4.83050000668 ¦
¦ 0.0450121369102 ¦ 5.3177292943 ¦ 4.8348993659 ¦
¦ 0.0453465140473 ¦ 5.32762789726 ¦ 4.83929872513 ¦
¦ 0.0515533437013 ¦ 5.33752650023 ¦ 4.85359662771 ¦
¦ 0.05262489708 ¦ 5.34742510319 ¦ 4.8678945303 ¦
¦ 0.0541273847206 ¦ 5.36722230911 ¦ 4.89649033546 ¦
¦ 0.0600755845953 ¦ 5.37822067738 ¦ 4.92508614063 ¦
¦ 0.0607712385295 ¦ 5.38371986151 ¦ 4.93938404322 ¦
¦ 0.0612954159368 ¦ 5.38921904564 ¦ 4.9536819458 ¦
¦ 0.0670288249293 ¦ 5.39471822977 ¦ 4.97457891703 ¦
¦ 0.0683640870058 ¦ 5.4002174139 ¦ 4.99547588825 ¦
¦ 0.0703192637772 ¦ 5.41121578217 ¦ 5.0372698307 ¦
¦ 0.0757871634772 ¦ 5.43981158733 ¦ 5.07906377316 ¦
¦ 0.0766597757545 ¦ 5.45410948992 ¦ 5.09996074438 ¦
¦ 0.077317850103 ¦ 5.4684073925 ¦ 5.12085771561 ¦
¦ 0.0825991083545 ¦ 5.48270529509 ¦ 5.13295596838 ¦
¦ 0.0841354654428 ¦ 5.49700319767 ¦ 5.14505422115 ¦
¦ 0.0865525182528 ¦ 5.52559900284 ¦ 5.1692507267 ¦
+---------------------------------------------------+
最佳答案
听起来您只想将长度数字四舍五入到较低的精度。
如果是这种情况，您可以使用内置的舍入函数:
(虚拟数据)
>>> df=pd.DataFrame([[1.0000005,4],[1.232463632,5],[5.234652,9],[5.675322,10]],columns=['length','force'])
>>> df
33: length force
0 1.000001 4
1 1.232464 5
2 5.234652 9
3 5.675322 10
>>> df['rounded_length'] = df.length.apply(round, ndigits=0)
>>> df
34: length force rounded_length
0 1.000001 4 1.0
1 1.232464 5 1.0
2 5.234652 9 5.0
3 5.675322 10 6.0
>>>
然后您可以使用 groupby 复制 resample().... 工作流:
>>> df.groupby('rounded_length').mean().force
35: rounded_length
1.0 4.5
5.0 9.0
6.0 10.0
Name: force, dtype: float64
一般来说，resample IS 只是针对日期。如果您将它用于日期以外的其他用途，可能有更优雅的解决方案!
关于python - 重采样非时间序列数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30560198/
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