如何用离散数据对Pandas的数据进行重采样？

Question

我被熊猫困住了。我的想法是对由因子表示的数据进行重采样。例如，我观察到两只猫叫查尔斯和瓦伦丁。由于动物表达这种行为的时间较长，因此当当前的行为发生变化时就会进行观察。我想重新取样以获得精确的数据

name;timestamp;activity
Charles;10.10.18 12:31;drinks
Charles;10.10.18 12:51;sleep
Charles;10.10.18 13:01;mouse
Valentine;10.10.18 12:31;drinks
Valentine;10.10.18 12:51;sleep
Valentine;10.10.18 13:01;purr

我期望的输出应该如下所示：

name    timestamp   activity
Charles 10.10.18 12:31  drinks
Charles 10.10.18 12:32  drinks
Charles 10.10.18 12:33  drinks
Charles 10.10.18 12:34  drinks
Charles 10.10.18 12:35  drinks
Charles 10.10.18 12:36  drinks
Charles 10.10.18 12:37  drinks
Charles 10.10.18 12:38  drinks
Charles 10.10.18 12:39  drinks
Charles 10.10.18 12:40  drinks
Charles 10.10.18 12:41  drinks
Charles 10.10.18 12:42  drinks
Charles 10.10.18 12:43  drinks
Charles 10.10.18 12:44  drinks
Charles 10.10.18 12:45  drinks
Charles 10.10.18 12:46  drinks
Charles 10.10.18 12:47  drinks
Charles 10.10.18 12:48  drinks
Charles 10.10.18 12:49  drinks
Charles 10.10.18 12:50  drinks
Charles 10.10.18 12:51  sleeps
Charles 10.10.18 12:52  sleeps
Charles 10.10.18 12:53  sleeps
Charles 10.10.18 12:54  sleeps
Charles 10.10.18 12:55  sleeps
Charles 10.10.18 12:56  sleeps
Charles 10.10.18 12:57  sleeps
Charles 10.10.18 12:58  sleeps
Charles 10.10.18 12:59  sleeps
Charles 10.10.18 13:00  sleeps
Charles 10.10.18 13:01  mouse
Valentine   10.10.18 12:31  drinks
Valentine   10.10.18 12:32  drinks
Valentine   10.10.18 12:33  drinks
Valentine   10.10.18 12:34  drinks
Valentine   10.10.18 12:35  drinks
Valentine   10.10.18 12:36  drinks
Valentine   10.10.18 12:37  drinks
Valentine   10.10.18 12:38  drinks
Valentine   10.10.18 12:39  drinks
Valentine   10.10.18 12:40  drinks
Valentine   10.10.18 12:41  drinks
Valentine   10.10.18 12:42  drinks
Valentine   10.10.18 12:43  drinks
Valentine   10.10.18 12:44  drinks
Valentine   10.10.18 12:45  drinks
Valentine   10.10.18 12:46  drinks
Valentine   10.10.18 12:47  drinks
Valentine   10.10.18 12:48  drinks
Valentine   10.10.18 12:49  drinks
Valentine   10.10.18 12:50  drinks
Valentine   10.10.18 12:51  sleeps
Valentine   10.10.18 12:52  sleeps
Valentine   10.10.18 12:53  sleeps
Valentine   10.10.18 12:54  sleeps
Valentine   10.10.18 12:55  sleeps
Valentine   10.10.18 12:56  sleeps
Valentine   10.10.18 12:57  sleeps
Valentine   10.10.18 12:58  sleeps
Valentine   10.10.18 12:59  sleeps
Valentine   10.10.18 13:00  sleeps
Valentine   10.10.18 13:01  purr

使用

data.resample('60S').pad() 

没有工作，因为熊猫声明时间戳不是唯一的。你知道吗

一次一只猫的分组数据并没有多大帮助。你知道吗

Answer 1

你的pad绝对是对的。唯一需要注意的是：

• 为了对时间序列进行重采样，需要数据帧索引包含要重采样的时间。你知道吗
• 每当您需要拆分数据以便对每个名称进行不同的处理时，groupby就是您的朋友。你知道吗
• 在对组执行操作时，生成的时间序列将用于分组的列作为其索引的一部分，因此reset_index、set_index、unstack和stack的某些组合通常可用于将结果推送到所需的形式（但是如果您不介意输出与所需的输出略有不同，则可能会发生这种情况）你可以跳过这部分）。你知道吗

因此，你可以让

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df.set_index('timestamp').groupby('name').resample('T').pad().activity.reset_index()

在实践中：

In [54]: df

Out[54]:
        name           timestamp activity
0    Charles 2018-10-10 12:31:00   drinks
1    Charles 2018-10-10 12:51:00    sleep
2    Charles 2018-10-10 13:01:00    mouse
3  Valentine 2018-10-10 12:31:00   drinks
4  Valentine 2018-10-10 12:51:00    sleep
5  Valentine 2018-10-10 13:01:00     purr

In [91]: df.set_index('timestamp').groupby('name').resample('T').pad().activity.reset_index().head()
Out[91]:
      name           timestamp activity
0  Charles 2018-10-10 12:31:00   drinks
1  Charles 2018-10-10 12:32:00   drinks
2  Charles 2018-10-10 12:33:00   drinks
3  Charles 2018-10-10 12:34:00   drinks
4  Charles 2018-10-10 12:35:00   drinks