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我正在使用 Pandas Timegrouper 在 python 的 pandas 数据框中对数据点进行分组：

grouped = data.groupby(pd.TimeGrouper('30S'))

我想知道是否有办法实现窗口重叠，就像在这个问题中建议的那样：Pandas 中的窗口重叠，同时保持 pandas 数据帧作为数据结构。

更新：测试了下面提出的三种解决方案的时间，滚动平均值似乎更快：

%timeit df.groupby(pd.TimeGrouper('30s',closed='right')).mean()
%timeit df.resample('30s',how='mean',closed='right')
%timeit pd.rolling_mean(df,window=30).iloc[29::30]

产量：

1000 loops, best of 3: 336 µs per loop
1000 loops, best of 3: 349 µs per loop
1000 loops, best of 3: 199 µs per loop
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创建一些正好 3 x 30 秒长的数据

In [51]: df = DataFrame(randn(90,2),columns=list('AB'),index=date_range('20130101 9:01:01',freq='s',periods=90))

以这种方式使用 TimeGrouper 等效于重新采样（这就是重新采样的实际作用）请注意，我曾经closed确保包含 30 个观测值

In [57]: df.groupby(pd.TimeGrouper('30s',closed='right')).mean()
Out[57]: 
                            A         B
2013-01-01 09:01:00 -0.214968 -0.162200
2013-01-01 09:01:30 -0.090708 -0.021484
2013-01-01 09:02:00 -0.160335 -0.135074

In [52]: df.resample('30s',how='mean',closed='right')
Out[52]: 
                            A         B
2013-01-01 09:01:00 -0.214968 -0.162200
2013-01-01 09:01:30 -0.090708 -0.021484
2013-01-01 09:02:00 -0.160335 -0.135074

如果您然后选择 30s 间隔，这也是等效的

In [55]: pd.rolling_mean(df,window=30).iloc[28:40]
Out[55]: 
                            A         B
2013-01-01 09:01:29       NaN       NaN
2013-01-01 09:01:30 -0.214968 -0.162200
2013-01-01 09:01:31 -0.150401 -0.180492
2013-01-01 09:01:32 -0.160755 -0.142534
2013-01-01 09:01:33 -0.114918 -0.181424
2013-01-01 09:01:34 -0.098945 -0.221110
2013-01-01 09:01:35 -0.052450 -0.169884
2013-01-01 09:01:36 -0.011172 -0.185132
2013-01-01 09:01:37  0.100843 -0.178179
2013-01-01 09:01:38  0.062554 -0.097637
2013-01-01 09:01:39  0.048834 -0.065808
2013-01-01 09:01:40  0.003585 -0.059181

因此，根据您想要实现的目标，很容易通过使用 rolling_mean 进行重叠，然后选择您想要的任何“频率”。例如，这里是一个 5 秒的重采样，间隔为 30 秒。

In [61]: pd.rolling_mean(df,window=30)[9::5]
Out[61]: 
                            A         B
2013-01-01 09:01:10       NaN       NaN
2013-01-01 09:01:15       NaN       NaN
2013-01-01 09:01:20       NaN       NaN
2013-01-01 09:01:25       NaN       NaN
2013-01-01 09:01:30 -0.214968 -0.162200
2013-01-01 09:01:35 -0.052450 -0.169884
2013-01-01 09:01:40  0.003585 -0.059181
2013-01-01 09:01:45 -0.055886 -0.111228
2013-01-01 09:01:50 -0.110191 -0.045032
2013-01-01 09:01:55  0.093662 -0.036177
2013-01-01 09:02:00 -0.090708 -0.021484
2013-01-01 09:02:05 -0.286759  0.020365
2013-01-01 09:02:10 -0.273221 -0.073886
2013-01-01 09:02:15 -0.222720 -0.038865
2013-01-01 09:02:20 -0.175630  0.001389
2013-01-01 09:02:25 -0.301671 -0.025603
2013-01-01 09:02:30 -0.160335 -0.135074
于 2013-08-22T18:14:54.903 回答