Python 对大熊猫进行非对称时间段的重采样（8个月，然后4个月）

我有每天20年的数据，我想重新采样，这样的数据被分为3月-10月和11月-2月。基本上分为8个月和4个月。有没有办法使用重采样功能来实现这一点

我认为DateOffset'8MS'将每8个月重新采样一次。有没有办法让它交替使用8个月和4个月

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我实际上并不需要4个月期间的数据，所以我认为替代方法是删除该数据并将其保持在8MS

由于您不需要4个月期间的数据，最简单的方法是过滤这些月份，然后您可以使用

重新采样

每年一次或

分组

。假设索引是

DatetimeIndex

，则可以执行以下操作：

#mask to keep months in [3, 4, ...10]
m = df.index.month.isin(range(3, 11))

#with resample for example
df[m].resample('Y').mean()

#with groupby
df[m].groupby(df.index.year[m]).mean()

---

除了索引名之外，结果类似

因为您不需要4个月期间的数据，最简单的方法是过滤这些月份，然后您可以使用

重新采样

每年一次或

分组

。假设索引是

DatetimeIndex

，则可以执行以下操作：

#mask to keep months in [3, 4, ...10]
m = df.index.month.isin(range(3, 11))

#with resample for example
df[m].resample('Y').mean()

#with groupby
df[m].groupby(df.index.year[m]).mean()

除索引名外，结果类似