Python 如何通过仅提供采样率来对时间序列进行采样？

我有一个系列的

vec

，它以2000Hz的频率采样。我想做的是一步一步地对这个系列进行采样。我的问题是，我不太明白我如何能做到这一点与熊猫

我不太明白如何将我的

vec

包装到

DataFrame

中，并使用

pd.date\u range

相应地设置时间戳

我可以向您展示的代码是完全错误的，因此我无法向您展示到目前为止我所做的事情。但我可以用伪Python向您展示我想做的事情：

# Get a date range for vec 
date_range = pd.date_range(len(vec), sampling_rate=2000, unit='Hz')
# Create a DataFrame for the 2000Hz series
df_2k = pd.DataFrame(vec, index=date_range)

# Sample down to 1950Hz, 1900Hz, ..
df_1950Hz = df_2k.resample(sampling_rate=1950, unit='Hz')
df_1900Hz = df_2k.resample(sampling_rate=1900, unit='Hz')

你知道我该怎么做吗

我认为同样有效的是

 df_1950Hz = df_2k.drop_every(nth_sample=int(2000/50))

---

首先，根据频率构建一个周期：

freq = 1950
period = '{}N'.format(int(1e9 / freq))

这将为您提供熊猫理解为纳秒的

'512820N'

。然后：

df2k.resample(period).mean() # you could use e.g. `last()` instead

至于您的初始索引，您可能希望：

freq = 2000
period = '{}N'.format(int(1e9 / freq))
index = pd.date_range(start, periods=len(vec), freq=period)

---

其中，

start

是任意的。

首先，从频率中构造一个周期：

freq = 1950
period = '{}N'.format(int(1e9 / freq))

这将为您提供熊猫理解为纳秒的

'512820N'

。然后：

df2k.resample(period).mean() # you could use e.g. `last()` instead

至于您的初始索引，您可能希望：

freq = 2000
period = '{}N'.format(int(1e9 / freq))
index = pd.date_range(start, periods=len(vec), freq=period)

---

其中

start

是任意的。

Hm，这对我不起作用。您是如何初始化df2k的？获取

value错误：无效频率：512820.0N

@displayname:抱歉，我通过添加

int（）。现在就试试代码。如果你能通过50hz:-）就好了，正如@piRSquared提到的，我更喜欢一个更简单的界面——也许有一天pandas会提供。现在你的解决方案对我来说很好。谢谢：）@displayname:只需做一个函数：
defhz（n）：返回{}n.format（int（1e9/freq））
，然后你可以说
df.resample（Hz（1950））
。简单。嗯，这对我不起作用。您是如何初始化df2k的？获取
value错误：无效频率：512820.0N
@displayname:抱歉，我通过添加
int（）。现在就试试代码。如果你能通过50hz:-）就好了，正如@piRSquared提到的，我更喜欢一个更简单的界面——也许有一天pandas会提供。现在你的解决方案对我来说很好。谢谢：）@displayname:只需做一个函数：
defhz（n）：返回{}n.format（int（1e9/freq））
，然后你可以说
df.resample（Hz（1950））
。容易的。