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我有一个熊猫的温度和辐射时间序列dataframe。时间分辨率为 1 分钟，以常规步长为单位。

如何将其下采样dataframe到一小时的分辨率，计算温度的每小时平均值和辐射的每小时总和？

我正在尝试在运行 Windows XP 的机器上安装带有 Python 2.5 的 Pandas。

安装似乎可以完成，但是当我尝试时

我收到以下错误：

据我所知，我已经正确安装了所有依赖项，问题与functools.pyPython 标准库（？）的一部分有关。

请问有人有什么建议吗？Pandas 应该适用于 Python 2.5，所以我认为这是我的 Python 配置的问题。

Pandas 的文档中有大量关于处理以各种格式存储的数据的最佳实践示例。

但是，我找不到任何使用 MySQL 等数据库的好例子。

谁能指出我的链接或提供一些代码片段，说明如何使用mysql-python有效地将查询结果转换为 Pandas 中的数据帧？

我喜欢认为我不是白痴，但也许我错了。谁能向我解释为什么这不起作用？我可以使用“合并”来达到预期的效果。但我最终需要加入多个pandas DataFrames，所以我需要让这个方法起作用。

我想使用 pandas 数据框来跟踪我将在交易日实时下载的一些市场数据。

假设我想记录 AAPL 和 GOOG 的价格。我首先创建一个数据框：

假设第一个数据点在时间 t1 进入，AAPL 的价格为 555.0。然后几秒钟后，在 t2，GOOG 的价格为 430.0。

一个当然不能做：

除了拉索引、修改索引、重新索引数据框然后插入每个标量价格之外，pandas 中是否有一种简单/快速的方法来完成此操作？

我有以下数据框

我的问题是，考虑到数据不是唯一的，我如何以将（Z，A）作为索引（或 MultiIndexes）的 MultiIndex 的方式对数据进行分组/转换？为了明确我的目标，这是我期望实现的：

我知道这至少涉及两个步骤，一个用于唯一性，一个用于 Z,A 中的索引，因此对其中一个步骤的任何帮助表示赞赏，此外，是否有一些数据结构可能更适合这个问题？

编辑：我发现该行：

data=data.set_index(('Z','A'))

解决了 Z,A 中的索引问题。不幸的是，这只适用于 (Z,A) 对是唯一的。

我正在尝试按概率（用简单的直方图估计）来索引数据。目标是在系列中选择概率小于某个阈值的项目。

我有一系列整数值，例如：

然后我像这样计算他们的直方图：

所以现在我有了结果索引的每个结果的频率，以及一系列结果。我现在有两个问题：

• 有没有办法series通过定义的结果/频率的映射来索引freq？
• 如果我设法做到这一点，我如何只选择频率大于某个值的结果？

谢谢。

我在合并时做错了，我不明白它是什么。我已经完成了以下操作来估计一系列整数值的直方图：

如果我打印hist，freq这就是我得到的：

它们都被索引"series"但如果我尝试合并：

我得到一个KeyError: 'no item named series'例外。如果我省略on = "series"我会得到一个IndexError: list index out of range例外。

我不明白我做错了什么。可能“系列”是索引而不是列，所以我必须以不同的方式做？

我有一个数据集，如下所示，我可以从文件流式传输到 python。我想使用 pandas 为每分钟创建一个 HLOC 数据图表，使用 asof 方法从时间零开始为 9:46....我还想知道如何将数据流式传输到 pandas 数据帧作为更新。这可能吗？

今天之前我有 0.71 只熊猫。我试图更新，我只是运行了网站提供的 .exe 文件。

现在我尝试了“import pandas”，但它给了我一个错误

ImportError: C extensions not built: 如果您已经安装，请确认您没有从源目录导入。

一般来说，我是 python 和 pandas 的新手。任何事情都会有所帮助。

谢谢，