パンダは重複した時系列データのメジアンを返す

Question

パンダはまだduplicate time series indexes（https://github.com/pydata/pandas/issues/643）を許可していませんが、すぐに追加されます。私は、複数のインデックスのタグ/列によって重複時間を持つデータセットにローリングウィンドウ手段を適用する良い方法があるのだろうかと思っています。タグ1、タグ2）、および所要時間。小さなサンプル：

epochTimeMS,event,tag,timeTakenMS 
1331782842801,event1,tag1,16 
1331782841535,event1,tag2,1278 
1331782842801,event1,tag1,17 
1331782842381,event2,tag1,436 

私がしたいことは、イベントとイベント+タグによって、さまざまなmsウィンドウでビルドとグラフの平均化を行うことです。これはパンダで成し遂げられるべきだが、時系列の重複インデックスが最初になるまで待つ必要があるかどうかはわからない。この場所でこれをハッキングすると思っていますか？

Answer 1

今、あなたを停止するには、本当に何もない：タイムスタンプで特定の値にアクセスする

In [17]: idf = df.set_index(['tag', 'epochTimeMS'], verify_integrity=False).sort_index() 

In [18]: idf 
Out[18]: 
        event timeTakenMS 
tag epochTimeMS      
tag1 1331782842381 event2   436 
    1331782842801 event1   16 
    1331782842801 event1   17 
tag2 1331782841535 event1   1278 

In [20]: idf.ix['tag1'] 
Out[20]: 
       event timeTakenMS 
epochTimeMS      
1331782842381 event2   436 
1331782842801 event1   16 
1331782842801 event1   17 

は（あなたが言及として、これは、改善されようとしている）例外が発生しますが、あなたは確かで動作することができますデータ。あなたは固定長（時間空間での）ウィンドウをしたい場合は今、それはまだ非常によくサポートされていないが、私はここでの問題を作成しました：

https://github.com/pydata/pandas/issues/936

あなたのAPIについてのメーリングリストで発言することができればあなたのアプリケーションの要件は、今私たちが積極的に時系列機能を積極的に取り組んでいるので、私と皆のために役立つでしょう。