按小时和d重新采样数据帧

Question

我有这样一个数据帧：

                 Maximum Demand (KVA)  Consumption (KVAh)  Power Factor
Timestamp                                                                     
2017-04-01 01:00:00                 127.0               261.0          0.81   
2017-04-01 02:00:00                 133.0               268.0          0.79   
2017-04-01 03:00:00                 119.0               273.0          0.92   
2017-04-01 04:00:00                 118.0               263.0          0.78   
2017-04-01 05:00:00                 135.0               271.0          0.86   
2017-04-01 06:00:00                 130.0               257.0          0.82   
2017-04-01 23:00:00                 120.0               261.0          0.78   
2017-04-02 00:00:00                 121.0               272.0          0.83   
2017-04-02 01:00:00                 126.0               263.0          0.90   
2017-04-02 02:00:00                 132.0               266.0          0.83   
2017-04-02 03:00:00                 132.0               275.0          0.90   
2017-04-02 04:00:00                 122.0               259.0          0.77   
2017-04-02 05:00:00                 119.0               271.0          0.78   
2017-04-02 06:00:00                 122.0               259.0          0.81   
2017-04-02 23:00:00                 115.0               264.0          0.87   
2017-04-03 00:00:00                 129.0               273.0          0.86 

我想在另一个日期的01:00-0:00重新采样数据：

我试过了：

^{pr2}$

但是没有达到预期的输出。请帮我这个忙。在

Answer 1

我想你需要先^{}一个小时，然后^{}在^{之前：

print (offpeak_hist.shift(-1, freq='H'))
                     Maximum Demand (KVA)  Consumption (KVAh)  Power Factor
Timestamp                                                                  
2017-04-01 00:00:00                 127.0               261.0          0.81
2017-04-01 01:00:00                 133.0               268.0          0.79
2017-04-01 02:00:00                 119.0               273.0          0.92
2017-04-01 03:00:00                 118.0               263.0          0.78
2017-04-01 04:00:00                 135.0               271.0          0.86
2017-04-01 05:00:00                 130.0               257.0          0.82
2017-04-01 22:00:00                 120.0               261.0          0.78
2017-04-01 23:00:00                 121.0               272.0          0.83
2017-04-02 00:00:00                 126.0               263.0          0.90
2017-04-02 01:00:00                 132.0               266.0          0.83
2017-04-02 02:00:00                 132.0               275.0          0.90
2017-04-02 03:00:00                 122.0               259.0          0.77
2017-04-02 04:00:00                 119.0               271.0          0.78
2017-04-02 05:00:00                 122.0               259.0          0.81
2017-04-02 22:00:00                 115.0               264.0          0.87
2017-04-02 23:00:00                 129.0               273.0          0.86


df = offpeak_hist.shift(-1, freq='H').resample('D').sum().dropna()
print (df)
            Maximum Demand (KVA)  Consumption (KVAh)  Power Factor
Timestamp                                                         
2017-04-01                1003.0              2126.0          6.59
2017-04-02                 997.0              2130.0          6.72

Answer 2

如果我没听错，你应该这样做：

off_sum = df.groupby(df.index.time).sum()

为此：

^{pr2}$

如果没有，你需要用期望的输出更新你的问题。在