迭代通過在Python

的範圍時間戳我有一個數據幀DF：迭代通過在Python

TIMESTAMP equipement1 equipement2 
2016-05-10 13:20:00 0.000000 0.000000 
2016-05-10 14:40:00 0.400000 0.500000 
2016-05-10 15:20:00 0.500000 0.500000

蔭試圖通過5分鐘步驟通過時間戳進行迭代。我嘗試：pd.date_range(start, end, freq='5 minutes')

但我遇到了時間戳格式的問題。

" ValueError: Could not evaluate 5 minutes"

任何想法，以幫助我解決這個問題呢？

謝謝

來源

2016-09-09 Poisson

from'pd'我猜你正在使用熊貓圖書館。你應該添加該標籤。 –

我得到這個錯誤：「ValueError：無法評估5分鐘」 – Poisson

首先，確保你的TIMESTAMP列是一個日期，而不是字符串（例如df['TIMESTAMP'] = pd.to_datetime(df.TIMESTAMP)）。

接下來，使用此列作爲數據幀的索引。爲了使其成爲永久的，df.set_index('TIMESTAMP，inplace = True）`。

現在您可以resample對於任何給定頻率（例如30min），並使用聚合的不同方法，如sum，mean（缺省值），lambda函數，等等）。您可以添加.fillna(0)以用零替換NaN。

>>> df.set_index('TIMESTAMP').resample('30min', how='sum') 

        equipement1 equipement2 
TIMESTAMP          
2016-05-10 13:00:00   0.0   0.0 
2016-05-10 13:30:00   NaN   NaN 
2016-05-10 14:00:00   NaN   NaN 
2016-05-10 14:30:00   0.4   0.5 
2016-05-10 15:00:00   0.5   0.5

來源

2016-09-09 14:31:14 Alexander

謝謝，在lambda函數的情況下，我怎麼='lambda'然後我創建一個lambda函數def lambda？是嗎？謝謝 – Poisson

'df.set_index（'TIMESTAMP'）。resample（'30min'，how = lambda group：group.sum（））' – Alexander

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