如何按定義的時間間隔將熊貓數據框分組？

Question

我有一個這樣的數據框，我想每60分鐘一組，並在06:30開始分組。

      data 
index 
2017-02-14 06:29:57 11198648 
2017-02-14 06:30:01 11198650 
2017-02-14 06:37:22 11198706 
2017-02-14 23:11:13 11207728 
2017-02-14 23:21:43 11207774 
2017-02-14 23:22:36 11207776 

我使用：

df.groupby(pd.TimeGrouper(freq='60Min')) 

我得到這個分組：

     data 
index  
2017-02-14 06:00:00  x1 
2017-02-14 07:00:00  x2 
2017-02-14 08:00:00  x3 
2017-02-14 09:00:00  x4 
2017-02-14 10:00:00  x5 

，但我在尋找這樣的結果：

     data 
index  
2017-02-14 06:30:00  x1 
2017-02-14 07:30:00  x2 
2017-02-14 08:30:00  x3 
2017-02-14 09:30:00  x4 
2017-02-14 10:30:00  x5 

我怎麼能告訴功能在6點半開始分組tervals？

如果不能通過.groupby完成（pd.TimeGrouper（freq ='60Min'）），那麼最好的方法是怎麼做到的呢？

致敬和感謝提前

Answer 1

使用base=30結合非常符合在pd.Grouperlabel='right'參數。

指定label='right'使時間段從6:30開始分組（高端）而不是5:30。 此外，base設置爲0 by default，因此需要將這些值抵消30以考慮日期的前向傳播。

假設你想要聚合每個子組的第一個元素，那麼：

df.groupby(pd.TimeGrouper(freq='60Min', base=30, label='right')).first() 
# same thing using resample - df.resample('60Min', base=30, label='right').first() 

產量：

      data 
index       
2017-02-14 06:30:00 11198648.0 
2017-02-14 07:30:00 11198650.0 
2017-02-14 08:30:00   NaN 
2017-02-14 09:30:00   NaN 
2017-02-14 10:30:00   NaN 
2017-02-14 11:30:00   NaN 
2017-02-14 12:30:00   NaN 
2017-02-14 13:30:00   NaN 
2017-02-14 14:30:00   NaN 
2017-02-14 15:30:00   NaN 
2017-02-14 16:30:00   NaN 
2017-02-14 17:30:00   NaN 
2017-02-14 18:30:00   NaN 
2017-02-14 19:30:00   NaN 
2017-02-14 20:30:00   NaN 
2017-02-14 21:30:00   NaN 
2017-02-14 22:30:00   NaN 
2017-02-14 23:30:00 11207728.0