Python 熊猫从最近的年终日期开始重新取样？

有人能解释一下我的重采样是怎么回事吗

比如说,

   In [53]: daily_3mo_treasury.resample('5Y').mean()
    Out[53]:
    1993-12-31    2.997120
    1998-12-31    4.917730
    2003-12-31    3.297176
    2008-12-31    2.997204
    2013-12-31    0.097330
    2018-12-31    0.534476

其中，我的时间序列中的最后一个日期是2018-08-23 2.04

我真的希望从最近一个年末重新采样，例如从

2017-12-31

到

2012-12-31

等等

我试过了

end = daily_3mo_treasury.index.searchsorted(date(2017,12,31))
daily_3mo_treasury.iloc[:end].resample('5Y').mean()

In [66]: daily_3mo_treasury.iloc[:end].resample('5Y').mean()
Out[66]:
1993-12-31    2.997120
1998-12-31    4.917730
2003-12-31    3.297176
2008-12-31    2.997204
2013-12-31    0.097330
2018-12-31    0.333467
dtype: float64

其中，

daily\u 3mo\u treasury.iloc[：end]

中的最后一个值为

2017-12-29 1.37

为什么我的第二次5年重采样没有结束

2017-12-31

---

编辑：我的索引已排序。

来自@ALollz-重新采样时，箱子基于索引中的第一个日期

sistart = daily_3mo_treasury.index.searchsorted(date(1992,12,31))
siend = daily_3mo_treasury.index.searchsorted(date(2017,12,31))

In [95]: daily_3mo_treasury.iloc[sistart:siend].resample('5Y').mean()
Out[95]:
1992-12-31    3.080000
1997-12-31    4.562246
2002-12-31    4.050696
2007-12-31    2.925971
2012-12-31    0.360775
2017-12-31    0.278233
dtype: float64

---

好的，那么如果2018年已经结束，那么你想基本上忽略这些日期，只使用2017-12-31？可能重复的

convention='end'

？查看文档：当您

重新采样时

，箱子基于索引中的第一个日期。在这两种情况下，这似乎都是

1993-12-31

，因此删除结束日期不会影响这一点，这就是为什么不管切片如何，都会看到相同的日期范围。我建议使用

pd.date\u range

来指定

pd.cut

到组的箱子，或者只采用coldspeed的答案，使用整数除法到组。每5年一次。在这种情况下，您需要类似于

groupby（（df.index.year+2）//5*5+2）