大熊猫将每小时时间序列重新采样为小时比例时间序列

我正在处理每小时时间序列（日期，时间（小时），P）并试图计算每小时每日总量的比例。我知道我可以用熊猫的重新取样（'D'，how ='sum'）来计算P（DailyP）的每日总数，但是在同一步骤中，我想用每日P来计算每日P的比例每小时（所以，P/DailyP）以每小时时间序列结束（即与原始频率相同）。我不确定这是否可以称为熊猫术语中的“重采样”。这可能从我使用的术语来看很明显，但我是一个Python或编程的绝对新手。如果任何人都可以建议一种方法来做到这一点，我会非常感激。谢谢！大熊猫将每小时时间序列重新采样为小时比例时间序列

来源

2013-05-05 geog_newbie

一种可能的方法是重新索引日常资金回原来的每小时指数（reindex）和正填充值（这样每隔一小时得到的那一天和的值，fillna）：

df.resample('D', how='sum').reindex(df.index).fillna(method="ffill")

这可以用来分割原始数据帧。

一个例子：

>>> import pandas as pd 
>>> import numpy as np 
>>> 
>>> df = pd.DataFrame({'P' : np.random.rand(72)}, index=pd.date_range('2013-05-05', periods=72, freq='h')) 
>>> df.resample('D', 'sum').reindex(df.index).fillna(method="pad") 
          P 
2013-05-05 00:00:00 14.049649 
2013-05-05 01:00:00 14.049649 
... 
2013-05-05 22:00:00 14.049649 
2013-05-05 23:00:00 14.049649 
2013-05-06 00:00:00 13.483974 
2013-05-06 01:00:00 13.483974 
... 
2013-05-06 23:00:00 13.483974 
2013-05-07 00:00:00 12.693711 
2013-05-07 01:00:00 12.693711 
.. 
2013-05-07 22:00:00 12.693711 
2013-05-07 23:00:00 12.693711

来源

2013-05-05 11:53:11 joris

大熊猫将每小时时间序列重新采样为小时比例时间序列

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