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如何在 Python 中将'datetime.timedelta'对象转换为 a ？'pandas.tseries.offsets'例如：datetime.timedelta(1)到to_offset('1D')？

长话短说：我想绘制一个带有 OHLC 条的 Pandas DataFrame，但是当数据点太多时，条太细，图表变得不可读。在这种情况下，我想计算周期较长的柱，以便在我的图表上得到少于 100 个柱。

给定一个 DataFrame df（数据可以是秒到月周期之间的任何数据）

  1. 第 1 步：获取数据帧周期：

    source_period = min([t2-t1 for t2, t1 in zip(df.index[1:], df.index[:-1])])

    （我不能在这里使用 df.index.freq）

  2. 第 2 步：估计目标期间：

    target_period = source_period * float(len(df.index))/100

  3. 第 3 步：分组合并数据

    grouped_df = df.groupby(pd.TimeGrouper(period_convert(target_period ))).agg(ohlc_combine)

我想念period_convert我真的不知道从哪里开始的功能。

为了有一个起点，我的可笑丑陋的黑客这样做：

target_datapoints = 100
source_period = min([t2-t1 for t2, t1 in zip(df.index[1:], df.index[:-1])])
target_period = source_period.total_seconds() * float(len(df.index)) / target_datapoints
target_offset = str(int(target_period)) + 'S'
target_df = df.groupby(pd.TimeGrouper(target_offset)).agg(ohlc_combine)

问题：丑陋，缓慢，前卫的案件没有处理......

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你可以直接构建它

例如说 source period 是60S，现在 target_period 是301S，就使用它。

如果您想将这些更改为“更大”的时间段，您可以这样做（需要 numpy 1.7），（返回一个字符串）：

In [18]: pd.tslib.repr_timedelta64(np.timedelta64(timedelta(seconds=301)).astype('m8[ns]'))
Out[18]: '00:05:01'

但这几乎同样难以处理。

有一个功能来实际执行此操作可能会很好。

于 2013-10-14T15:46:30.057 回答