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如果您的索引使用日期时间索引，Pandas 重采样非常方便，但我还没有找到一个简单的实现来按任意因子重采样。例如，只需将每个索引视为任意索引，并对数据帧重新采样，使其结果长度缩短 4 倍（并且比仅获取每 4 个数据点更智能）。

这对于处理比日期时间短得多的数据的任何人都非常有用。例如，在我的情况下，我想将音频矢量从 44KHz 重新采样到 11KHz。现在我必须使用 scipy 的“抽取”功能，然后将其重新转换回数据帧（使用 dataframe.apply 不起作用，因为它改变了数据帧的长度）。

任何人对如何实现这一点有任何建议？

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您可以使用DatetimeIndex重新采样高频数据（高达纳秒精度，警告：我相信这仅在即将发布的 0.13 版本中可用）。我已经成功地使用 pandas 重新采样了 24KHz 范围内的电生理数据。这是一个例子：

In [97]: index = date_range('1/1/2001 00:00:00', '1/1/2001 00:00:01', freq='22727N')

In [98]: index
Out[98]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2001-01-01 00:00:00, ..., 2001-01-01 00:00:00.999988]
Length: 44001, Freq: 22727N, Timezone: None

In [99]: s = Series(randn(index.size), index=index)

In [100]: s.head(10)
Out[100]:
2001-01-01 00:00:00          -0.820
2001-01-01 00:00:00.000022   -1.141
2001-01-01 00:00:00.000045    1.577
2001-01-01 00:00:00.000068   -1.031
2001-01-01 00:00:00.000090    0.343
2001-01-01 00:00:00.000113   -0.424
2001-01-01 00:00:00.000136   -0.753
2001-01-01 00:00:00.000159    0.411
2001-01-01 00:00:00.000181    0.238
2001-01-01 00:00:00.000204    1.048
Freq: 22727N, dtype: float64

In [101]: s.resample(s.index.freq * 4, how='mean')
Out[101]:
2001-01-01 00:00:00          -0.354
2001-01-01 00:00:00.000090   -0.106
2001-01-01 00:00:00.000181    0.245
2001-01-01 00:00:00.000272    0.568
2001-01-01 00:00:00.000363    0.047
2001-01-01 00:00:00.000454   -0.560
2001-01-01 00:00:00.000545   -0.485
2001-01-01 00:00:00.000636   -0.271
2001-01-01 00:00:00.000727   -0.457
2001-01-01 00:00:00.000818    0.078
2001-01-01 00:00:00.000909    0.394
2001-01-01 00:00:00.000999    0.185
2001-01-01 00:00:00.001090   -0.441
2001-01-01 00:00:00.001181    0.300
2001-01-01 00:00:00.001272   -0.521
...
2001-01-01 00:00:00.998715   -0.045
2001-01-01 00:00:00.998806   -0.044
2001-01-01 00:00:00.998897    0.090
2001-01-01 00:00:00.998988    0.748
2001-01-01 00:00:00.999078   -0.179
2001-01-01 00:00:00.999169    0.451
2001-01-01 00:00:00.999260   -1.041
2001-01-01 00:00:00.999351   -0.476
2001-01-01 00:00:00.999442   -0.234
2001-01-01 00:00:00.999533   -0.719
2001-01-01 00:00:00.999624   -0.606
2001-01-01 00:00:00.999715   -0.032
2001-01-01 00:00:00.999806   -0.296
2001-01-01 00:00:00.999897   -0.044
2001-01-01 00:00:00.999988   -0.951
Freq: 90908N, Length: 11001

您可以传入一个可调用的 to how，这将允许您“做一些更智能的事情”。pandas默认取给定时间段内的平均值（在这种情况下，这是 22727 个样本的每个块的平均值）。

于 2013-11-11T01:34:41.467 回答
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好的，这可能是一种更 Pythonic 的方式，在一行中用于非日期时间索引：

data_resampled = data.reset_index()[data.reset_index()['index']%frequency==0]

这样，您就可以节省 for 循环，并获得一个“索引”列，如果需要，您可以在之后丢弃该列。

于 2020-07-13T09:29:28.597 回答
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我有一个肮脏而有效的答案要提议：

如果您的数据框称为 data ，请首先在另一个列中复制您的索引列：

for i in data.index:
    data.at[data.index[i],'num']=i

然后使用 panda 的复杂选择能力简单地重新采样：

data_resampled = data[data['num']%frequency==0]

可以在不复制索引列的情况下执行此操作，或者很可能存在一个专用命令来使其更优雅。然而，这行得通。

于 2020-07-12T20:35:00.767 回答