создать список панд DateTimes с помощью следующей строки:Python Панда: Resample диапазон дат
range = pd.date_range(start = '5/3/2005', periods =5+1, freq='1D')
Есть быстрый способ ресэмплировать этот список, так что он охватывает один и тот же диапазон, но с частотой 30 мин? (До сих пор я могу видеть только приложение этой логики к индексу серии или DataFrames, но не DateRange)
Вы также могли бы сделать
date_range = pd.date_range(start = '5/3/2005', periods =5+1, freq='1D')
new_date_range = pd.date_range(date_range.min(), date_range.max(), freq='30 min')
Один из способов:
date_range = pd.date_range(start = '5/3/2005', periods =5+1, freq='1D')
new_date_range = date_range.to_series().asfreq('30 min').index
Кроме того, range является встроенной функцией, поэтому я бы не назвать переменный «диапазон».
Надеюсь, это поможет.
точно, что бы я сделал – piRSquared
@piRSquared Итак, функция передискретизации в python/pandas существует только для Series/DataFrames? Я знал об этом, но, как упоминалось в моем вопросе, было интересно, будет ли аналогичная функция выполнять в списках –
@jimbasquiat, что «список» на самом деле является «DatetimeIndex». Это «DatetimeIndex» - это то, что позволяет Абду делать то, что они сделали. 'asfreq()' является удобным способом для 'resample'. Он работает с индексом 'Series' или' DataFrame'. Однако для этого вам понадобится 'Series'. Я отправлю альтернативу, хотя я все еще думаю, что это более элегантно. – piRSquared
'range.to_series(). Asfreq ('30 мин). Index'? Кроме того, 'range' является встроенной функцией, поэтому я бы не назвал переменную« range ». – Abdou