時間単位のリサンプル特定の開始時間を持つTimeSeries

Question

特定の時間に開始する毎日（正確には24時間）の頻度でTimeSeriesを再サンプリングしたいとします。

のように：私は取得

index = date_range(datetime(2012,1,1,17), freq='H', periods=60) 

ts = Series(data=[1]*60, index=index) 

ts.resample(rule='D', how='sum', closed='left', label='left') 

結果：

2012-01-01 7 
2012-01-02 24 
2012-01-03 24 
2012-01-04 5 
Freq: D 

結果、私が望む：

2012-01-01 17:00:00 24 
2012-01-02 17:00:00 24 
2012-01-03 17:00:00 12 
Freq: D 

数週間前に、あなたがfreq引数に'24H'を渡すことができますし、それは完全に働きました良い。 しかし今では'24H'と'1D'を組み合わせています。

'24H'のバグを修正しましたか？ そして、私はどのように効率的でpythonic（またはパンダ）の方法で希望の結果を得ることができますか？

バージョン：

• のpython 2.7.3
• パンダ0.9.0rc1（あまりにも、0.8.1では動作しません）
• numpyの1.6.1

Answer 1

Resampleこのケースをカバーするbase引数を持ちます。

ts.resample(rule='24H', closed='left', label='left', base=17).sum() 

出力：

2012-01-01 17:00:00 24 
2012-01-02 17:00:00 24 
2012-01-03 17:00:00 12 
Freq: 24H