Pandas: Timestamp-Index auf den nächsten 5. Minute Rundung

Question

ich eine df mit den üblichen Zeitstempel als Index haben:

2011-04-01 09:30:00 
    2011-04-01 09:30:10 
    ... 
    2011-04-01 09:36:20 
    ... 
    2011-04-01 09:37:30 

Wie kann ich eine Spalte auf diese Datenrahmen mit dem gleichen Zeitstempel erstellen, sondern gerundet auf die nächste 5. Minute Intervall? Wie folgt aus:

index     new_col 
    2011-04-01 09:30:00 2011-04-01 09:35:00   
    2011-04-01 09:30:10 2011-04-01 09:35:00 
    2011-04-01 09:36:20 2011-04-01 09:40:00 
    2011-04-01 09:37:30 2011-04-01 09:40:00 

Answer 1

The round_to_5min(t) solution using timedelta arithmetic ist richtig, aber kompliziert und sehr langsam. Statt Verwendung des netten Timstamp in Pandas machen:

import numpy as np 
import pandas as pd 

ns5min=5*60*1000000000 # 5 minutes in nanoseconds 
pd.to_datetime(((df.index.astype(np.int64) // ns5min + 1) * ns5min)) 

Lassen Sie uns die Geschwindigkeit vergleichen:

rng = pd.date_range('1/1/2014', '1/2/2014', freq='S') 

print len(rng) 
# 86401 

# ipython %timeit 
%timeit pd.to_datetime(((rng.astype(np.int64) // ns5min + 1) * ns5min)) 
# 1000 loops, best of 3: 1.01 ms per loop 

%timeit rng.map(round_to_5min) 
# 1 loops, best of 3: 1.03 s per loop 

Nur etwa 1000-mal schneller!

Answer 2

Sie können so etwas wie dies versuchen:

def round_to_5min(t): 
    delta = datetime.timedelta(minutes=t.minute%5, 
           seconds=t.second, 
           microseconds=t.microsecond) 
    t -= delta 
    if delta > datetime.timedelta(0): 
     t += datetime.timedelta(minutes=5) 
    return t 

df['new_col'] = df.index.map(round_to_5min) 

Answer 3

Ich hatte das gleiche Problem aber mit datetime64p [ns] Zeitstempel.

I verwendet:

def round_to_5min(t): 
    """ This function rounds a timedelta timestamp to the nearest 5-min mark""" 
    t = datetime.datetime(t.year, t.month, t.day, t.hour, t.minute - t.minute%5, 0) 
    return t 

gefolgt von der 'Karte' Funktion