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使用 python pandas（但对任何其他解决方案开放），我想对 DataFrame 进行上采样，同时保留我输入文件中的最后一个日期。的默认工作方式DataFrame.resample是计算该月的最后一天。这是我的例子：

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> begin = pd.datetime(2013,1,1)
>>> end = pd.datetime(2013,2,20)
>>> dtrange = pd.date_range(begin, end, freq='5D')
>>> values = np.random.rand(len(dtrange))*10
>>> df = pd.DataFrame({'values': values}, index=dtrange)
>>> df
              values
2013-01-01  7.763089
2013-01-06  6.032173
2013-01-11  9.747979
2013-01-16  0.856741
2013-01-21  7.111047
2013-01-26  2.654279
2013-01-31  5.222770
2013-02-05  9.578846
2013-02-10  5.088311
2013-02-15  4.193273
2013-02-20  3.345553
>>> df.resample('M', how='last')
              values
2013-01-31  5.222770
2013-02-28  3.345553

我期望的输出是：

              values
2013-01-31  5.222770
2013-02-20  3.345553

请注意日期 2013-02-20。这是我输入数据中的真实日期，而不是由resample.

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1 回答 1

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也许不是最花哨的方式，但您始终可以groupby使用您的时间频率并应用自定义函数返回您想要的内容。

从 DataFrame 返回最后一个值的函数：

my_resample = lambda x: x.sort_index().tail(1)

然后按月频率分组并应用函数：

df.groupby(pd.TimeGrouper(freq='M'), group_keys=False).apply(my_resample)

结果是：

              values
2013-01-31  5.167121
2013-02-20  4.829109
于 2013-12-16T15:13:47.850 回答