Как переформатировать блок данных с различными функциями, применяемыми к каждому столбцу?

Я имею временные ряды с температурой и излучением в pandas dataframe. Временное разрешение равно 1 минуте.

import datetime
import pandas as pd
import numpy as np

date_times = pd.date_range(datetime.datetime(2012, 4, 5, 8, 0),
                           datetime.datetime(2012, 4, 5, 12, 0),
                           freq='1min')
tamb = np.random.sample(date_times.size) * 10.0
radiation = np.random.sample(date_times.size) * 10.0
frame = pd.DataFrame(data={'tamb': tamb, 'radiation': radiation},
                     index=date_times)
frame
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 241 entries, 2012-04-05 08:00:00 to 2012-04-05 12:00:00
Freq: T
Data columns:
radiation    241  non-null values
tamb         241  non-null values
dtypes: float64(2)

Как я могу понизить выбор этого dataframe до разрешения одного часа, вычисляя почасовое среднее значение для температуры и почасовой суммы для излучения?

Ответ 1

С pandas 0.18 изменился API перепрограммирования (см. docs). Итак, для pandas >= 0.18 ответ:

In [31]: frame.resample('1H').agg({'radiation': np.sum, 'tamb': np.mean})
Out[31]: 
                         tamb   radiation
2012-04-05 08:00:00  5.161235  279.507182
2012-04-05 09:00:00  4.968145  290.941073
2012-04-05 10:00:00  4.478531  317.678285
2012-04-05 11:00:00  4.706206  335.258633
2012-04-05 12:00:00  2.457873    8.655838

Старый ответ:

Я отвечаю на свой вопрос, чтобы отразить изменения, связанные с временными рядами в pandas >= 0.8 (все остальные ответы устарели).

Используя pandas >= 0,8, ответ:

In [30]: frame.resample('1H', how={'radiation': np.sum, 'tamb': np.mean})
Out[30]: 
                         tamb   radiation
2012-04-05 08:00:00  5.161235  279.507182
2012-04-05 09:00:00  4.968145  290.941073
2012-04-05 10:00:00  4.478531  317.678285
2012-04-05 11:00:00  4.706206  335.258633
2012-04-05 12:00:00  2.457873    8.655838

Ответ 2

Вы также можете уменьшить использование asof метода pandas.DateRange объектов.

In [21]: hourly = pd.DateRange(datetime.datetime(2012, 4, 5, 8, 0),
...                          datetime.datetime(2012, 4, 5, 12, 0),
...                          offset=pd.datetools.Hour())

In [22]: frame.groupby(hourly.asof).size()
Out[22]: 
key_0
2012-04-05 08:00:00    60
2012-04-05 09:00:00    60
2012-04-05 10:00:00    60
2012-04-05 11:00:00    60
2012-04-05 12:00:00    1
In [23]: frame.groupby(hourly.asof).agg({'radiation': np.sum, 'tamb': np.mean})
Out[23]: 
                     radiation  tamb 
key_0                                
2012-04-05 08:00:00  271.54     4.491
2012-04-05 09:00:00  266.18     5.253
2012-04-05 10:00:00  292.35     4.959
2012-04-05 11:00:00  283.00     5.489
2012-04-05 12:00:00  0.5414     9.532

Ответ 3

Чтобы подделать вас, в pandas 0.8.0 (при интенсивном развитии в ветке timeseries на GitHub), вы сможете:

In [5]: frame.convert('1h', how='mean')
Out[5]: 
                     radiation      tamb
2012-04-05 08:00:00   7.840989  8.446109
2012-04-05 09:00:00   4.898935  5.459221
2012-04-05 10:00:00   5.227741  4.660849
2012-04-05 11:00:00   4.689270  5.321398
2012-04-05 12:00:00   4.956994  5.093980

Вышеупомянутые методы являются правильной стратегией с текущей производственной версией pandas.

Ответ 4

Вам нужно использовать groupby как таковой:

grouped = frame.groupby(lambda x: x.hour)
grouped.agg({'radiation': np.sum, 'tamb': np.mean})
# Same as: grouped.agg({'radiation': 'sum', 'tamb': 'mean'})

с выходом:

        radiation      tamb
key_0                      
8      298.581107  4.883806
9      311.176148  4.983705
10     315.531527  5.343057
11     288.013876  6.022002
12       5.527616  8.507670

Итак, по сути, я расщепляю на значение часа, а затем вычисляю среднее значение tamb и сумму radiation и возвращаю обратно DataFrame (аналогичный подход к R ddply). Для получения дополнительной информации я бы посмотрел страницу документации groupby, а также это сообщение в блоге.

Изменить: Чтобы сделать этот масштаб немного лучше, вы можете группировать как день, так и время:

grouped = frame.groupby(lambda x: (x.day, x.hour))
grouped.agg({'radiation': 'sum', 'tamb': 'mean'})
          radiation      tamb
key_0                        
(5, 8)   298.581107  4.883806
(5, 9)   311.176148  4.983705
(5, 10)  315.531527  5.343057
(5, 11)  288.013876  6.022002
(5, 12)    5.527616  8.507670