Gruppe DataFrame nach Zeitraum mit Aggregation

Question

Ich benutze Pandas, um Daten zu strukturieren und zu verarbeiten. Das ist mein Datenrahmen:

ich viel Datetimes von Minute gruppierte, und ich habe eine Aggregation, um die Summe von ‚Bitrate‘ Noten von Minute zu haben. Dies war mein Code, um diesen Datenrahmen zu haben:

def aggregate_data(data): 

    def delete_seconds(time): 

     return (datetime.datetime.strptime(time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')).replace(second=0) 


    data['new_time'] = data['beginning_time'].apply(delete_seconds) 
    df = (data[['new_time', 'bitrate']].groupby(['new_time'])).aggregate(np.sum) 

    return df 

Jetzt mag ich mit 5 Minuten als Eimer eine ähnliche Sache zu tun. Ich wand meine Datetimes Gruppe von 5 Minuten zu tun und eine mittlere .. Etwas wie folgt aus: (Diese dosent Arbeit natürlich!)

df.groupby([df.index.map(lambda t: t.5minute)]).aggregate(np.mean) 

Ideen? Danke !

Answer 1

resample verwenden.

df.resample('5Min').sum()

Dies setzt voraus, Ihr Index korrekt als DateTimeIndex gesetzt.

Sie können auch den TimeGroup verwenden, da das Resampling wirklich nur eine Groupby-Operation auf Zeit-Buckets ist.

df.groupby(pd.TimeGrouper('5Min')).sum()