轉換浮子系列到大熊貓

的整數系列I有如下的數據幀：轉換浮子系列到大熊貓

In [31]: rise_p 
Out[31]: 
     time magnitude 
0 1379945444 156.627598 
1 1379945447 1474.648726 
2 1379945448 1477.448999 
3 1379945449 1474.886202 
4 1379945699 1371.454224

現在，我想組行，其在一分鐘之內。所以我把時間序列與100分開。我得到這個：

In [32]: rise_p/100 
Out[32]: 
      time magnitude 
0 13799454.44 1.566276 
1 13799454.47 14.746487 
2 13799454.48 14.774490 
3 13799454.49 14.748862 
4 13799456.99 13.714542

如上所述，我想創建基於時間的組。因此，預期的子組將是時間爲13799454和13799456的行。我這樣做：

如何轉換ts爲整數系列自INT（）不採取系列或列表作爲參數？熊貓有什麼方法可以做到這一點嗎？

來源

2013-09-26 Geekster

嘗試用astype轉換：

new_re_df = [s.iloc[np.where(ts.astype(int) == int(i))] for i in ts]

編輯

論@Rutger Kassies建議一個更好的辦法是投系列，然後GROUPBY：

rise_p['ts'] = (rise_p.time/100).astype('int') 

ts_grouped = rise_p.groupby('ts') 

...

來源

2013-09-26 11:49:58 drexiya

使用'astype（）'是絕對正確的，但是避免列表理解會更好。像'ts ['time'] =（ts.time/100）.astype（'int'）'，然後用'ts.grouby（'time'）'進行分組等等...... –

Yes agree，avoid the列表理解會更好，將編輯我的答案來反映。 – drexiya

這裏有一個不同的方式來解決你的問題

In [3]: df 
Out[3]: 
     time magnitude 
0 1379945444 156.627598 
1 1379945447 1474.648726 
2 1379945448 1477.448999 
3 1379945449 1474.886202 
4 1379945699 1371.454224 

In [4]: df.dtypes 
Out[4]: 
time   int64 
magnitude float64 
dtype: object

將您的紀元時間戳秒

In [7]: df['time'] = pd.to_datetime(df['time'],unit='s')

設置索引

In [8]: df.set_index('time',inplace=True) 

In [9]: df 
Out[9]: 
         magnitude 
time        
2013-09-23 14:10:44 156.627598 
2013-09-23 14:10:47 1474.648726 
2013-09-23 14:10:48 1477.448999 
2013-09-23 14:10:49 1474.886202 
2013-09-23 14:14:59 1371.454224

GROUPBY 1分鐘，平均結果（how=可以是任意功能以及）

In [10]: df.resample('1Min',how=np.mean) 
Out[10]: 
         magnitude 
time        
2013-09-23 14:10:00 1145.902881 
2013-09-23 14:11:00   NaN 
2013-09-23 14:12:00   NaN 
2013-09-23 14:13:00   NaN 
2013-09-23 14:14:00 1371.454224

來源

2013-09-26 12:34:27 Jeff

Thanx @Jeff！這種方法看起來不錯。有些方法對我來說是新的。我會試試這個。現在，我將使用@drexiya給出的答案。 – Geekster

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/timeseries.html#time-zone-handling – Jeff

Thanx @Jeff。發佈評論後我發現了這個資源。所以我刪除了相同的評論。 – Geekster

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