Python 使用Pandas或numpy将更精细的分辨率聚合到更低的分辨率

我的数据分辨率为15分钟，如下所示：

year    rainfall(per 15 min)
2006    1
2006    1.2
2006    1.3
2006    0

其中，我需要将第二列聚合为30分钟、60分钟、1小时、2小时、6小时、12小时和24小时。我还希望将相应的年份转换为新的聚合矩阵

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我想知道是否有人能帮我用numPy或熊猫来做这件事

似乎您希望

groupby

每4个值和

sum（）

只是

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你能发布一些实际的代码，这样我们就可以看到数据是什么样子的，以及你到目前为止尝试过的是什么？你的输出datafame是什么样子的？数据帧与上面显示的相同（索引是pandas中的第一列）。我想将每4个值（15分钟）相加，得到一个1小时分辨率的降雨时间序列，以及它们在col0中对应的年份。我要理解的是，每个值代表15分钟以上的降雨量，但每个值的时间规格是年。是的，没错。。。我需要几年的时间，因为我要得到每一个的年度最大系列。

z=io.StringIO("""year    rainfall
2006    1
2006    1.2
2006    1.3
2006    0
2006    1
2006    1.2
2006    1.3
2006    0""")

df = pd.read_table(z,delim_whitespace=True)

df.groupby([df.index // 4 * 4, 'year']).sum()

            rainfall
year    
0   2006    3.5
4   2006    3.5