Python 如何实现在重采样（）中使用的descripe（）函数

我正在处理表示向量（磁振和方向）的时间序列数据。我想查看我的数据并使用

description

函数作为

how

参数

但是，

descripe

方法使用标准平均值，我想使用一个特殊函数来平均方向。因此，我基于

pandas.Series.descripe（）

的实现实现了自己的

descripe

方法：

def directionAverage（x）：
结果=np.arctan2（np.mean（np.sin（x）），np.mean（np.cos（x）））
如果结果<0：
结果+=2*np.pi
返回结果
def方向描述（x）：
数据=[directionAverage（x），x.std（），x.min（），x.quantile（0.25），x.median（），x.quantile（0.75），x.max（）]
名称=[“平均值”、“标准值”、“最小值”、“25%”、“50%”、“75%”、“最大值”]
返回序列（数据，索引=名称）

问题是，当我这样做时：

我得到了这个异常（显示了最后几行）：

---

问题是：我如何实现自己的

descripe

函数，使其与

resample

一起工作？

您可以

groupby

而不是重采样，其中组是一个时间单位。对于该组，您可以应用您选择的功能，例如directionAverage功能

请注意，我正在导入TimeGrouper函数以允许按时间间隔进行分组

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas.tseries.resample import TimeGrouper

#group  your data
new_data = df['direction'].groupby(TimeGrouper('10min'))
#apply your function to the grouped data
new_data.apply(directionDescribe)

---

可能是df['direction']。重新采样（'10min'）。应用（directiondescription）感谢您的建议。它返回一个结果，但不是每次都返回。

  File "C:\Python26\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 234, in resample
    return sampler.resample(self)
  File "C:\Python26\lib\site-packages\pandas\tseries\resample.py", line 83, in resample
    rs = self._resample_timestamps(obj)
  File "C:\Python26\lib\site-packages\pandas\tseries\resample.py", line 217, in _resample_timestamps
    result = grouped.aggregate(self._agg_method)
  File "C:\Python26\lib\site-packages\pandas\core\groupby.py", line 1626, in aggregate
    result = self._aggregate_generic(arg, *args, **kwargs)
  File "C:\Python26\lib\site-packages\pandas\core\groupby.py", line 1681, in _aggregate_generic
    return self._aggregate_item_by_item(func, *args, **kwargs)
  File "C:\Python26\lib\site-packages\pandas\core\groupby.py", line 1706, in _aggregate_item_by_item
    result[item] = colg.aggregate(func, *args, **kwargs)
  File "C:\Python26\lib\site-packages\pandas\core\groupby.py", line 1357, in aggregate
    result = self._aggregate_named(func_or_funcs, *args, **kwargs)
  File "C:\Python26\lib\site-packages\pandas\core\groupby.py", line 1441, in _aggregate_named
    raise Exception('Must produce aggregated value')

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas.tseries.resample import TimeGrouper

#group  your data
new_data = df['direction'].groupby(TimeGrouper('10min'))
#apply your function to the grouped data
new_data.apply(directionDescribe)