どのようにresampleデータフレーム

Question

私は、データフレームインデックスを再サンプリングすると問題が発生しました。

>>>dpvis=dpvi.Puissance.resample('10min').mean() 


>>> dpvi.head() 
        Puissance 
Date       
2016-05-01 00:00:00   0 
2016-05-01 00:05:00   0 
2016-05-01 00:10:00   0 
2016-05-01 00:15:00   0 
2016-05-01 00:20:00   0 


>>> dpvis.head() 
Date 
2015-06-14 00:00:00 0.0 
2015-06-14 00:10:00 0.0 
2015-06-14 00:20:00 0.0 
2015-06-14 00:30:00 0.0 
2015-06-14 00:40:00 0.0 
Freq: 10T, Name: Puissance, dtype: float64 


>>> 

Answer 1

ここresample()はあなたdtypesが正しいと仮定して、提供したデータを正常に動作することをデモンストレーションです。それはまさにあなたの問題に対する答えではありませんが、一種の健全性チェックの役割を果たすかもしれません。

まず、5min間隔で2ヶ月の期間のサンプルデータを生成します。

import pandas as pd 

Date = pd.date_range("2016-05-01", "2016-07-01", freq="5min", name='Date') 
Puissance = {'Puissance': np.zeros(len(Date), dtype=int)} 
df = pd.DataFrame(Puissance, index=Date) 

df.head() 
        Puissance 
Date       
2016-05-01 00:00:00   0 
2016-05-01 00:05:00   0 
2016-05-01 00:10:00   0 
2016-05-01 00:15:00   0 
2016-05-01 00:20:00   0 

df.shape   # (17569, 1) 
df.index.dtype  # datetime64[ns] 
df.Puissance.dtype # int64 

は今10min間隔にリサンプリング：

resampled = df.Puissance.resample('10min').mean() 

resampled.shape # (8785,) 

注：df.resample('10min').mean()もここで同じ結果が得られます。

resampled.head() 
Date 
2016-05-01 00:00:00 0 
2016-05-01 00:10:00 0 
2016-05-01 00:20:00 0 
2016-05-01 00:30:00 0 
2016-05-01 00:40:00 0 
Freq: 10T, Name: Puissance, dtype: int64 

resampled.tail() 
Date 
2016-06-30 23:20:00 0 
2016-06-30 23:30:00 0 
2016-06-30 23:40:00 0 
2016-06-30 23:50:00 0 
2016-07-01 00:00:00 0 
Freq: 10T, Name: Puissance, dtype: int64 

リサンプリングは、期待通りに機能します。
これは、dtype宣言のどこかに、またはhead()出力に表示されていない観測の形式の問題があることを示しています。

Puissanceの値が整数（0）から始まり、浮動小数点数（0.0）として再サンプリングされている可能性があります。 Puissanceの値がすべてゼロの整数である場合、meanの出力dtypeも上記のようにint64になります。 （mean()は平均値がすべて同じでない場合は通常dtypefloat64を返します）あなたのサンプルデータは実際の問題を代表するものではありません。もしそうなら、より代表的な例であなたの投稿を更新することを検討してください。