python对时间序列的DataFrame数据按时间段进行切分求和

狂奔的蜗牛

于 2019-12-25 10:17:24 发布

阅读量1.2w

点赞数 10

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43336305/article/details/103694238

python 专栏收录该内容

47 篇文章

订阅专栏

本文介绍如何利用Python的Pandas库读取CSV文件，将时间字符串转换为datetime格式，设置时间列作为数据框的索引，并按30分钟间隔进行数据聚合。通过示例代码展示了数据预处理和时间序列分析的基本步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('C:\\Users\\1701\Desktop\\data.csv',index_col = False)
data['RecTm'] =  pd.to_datetime(data['time'])#time表示代表时间的那一列列名
data.set_index('RecTm',inplace = True)#把时间列作为索引
ticks = data.ix[:]
bars = ticks.resample('30min').sum()#切分
bars.to_csv('C:\\Users\\1701\Desktop\\000.csv') #保存