Python 以小时为中点，将数据帧重采样为小时

我有一个频率为5分钟的温度测量数据框。我想对这个数据集重新取样，以找到每小时的平均温度

这通常是使用df['temps']来完成的。重新采样（'H'，how='mean'）但这会平均一小时内的所有值，例如，使用“12”为小时的所有时间。我想要的是从每小时30分钟（或最接近实际小时的时间）中获取所有值并以此方式找到平均值的东西。换句话说，对于1200的重采样时间步长，使用1130到1230之间的所有温度值来计算平均值

创建测试数据帧的示例代码如下：

index = pd.date_range('1/1/2000', periods=200, freq='5min')
temps = pd.Series(range(200), index=index)
df = pd.DataFrame(index=index)
df['temps'] = temps

是否可以使用内置的

重采样
方法进行此操作？我确信我在使用熊猫之前做过，但找不到任何参考
 看来您需要：

print (df['temps'].shift(freq='30Min').resample('H').mean())