Python Pandas.dt.round随机循环最近的一小时？

我有一个带有3个时间戳的变量

a = DatetimeIndex(['2016-01-26 20:30:00', '2016-01-26 21:30:00','2016-01-26 22:30:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='H')

我现在了解到，舍入函数是根据这些规则进行舍入的，“当两个整数中间选择偶数整数。”

如何确保将所有30分钟的时间戳（例如20:30、19:30）循环到下一个小时

谢谢

编辑：

我已从中尝试了以下函数

def半小时（x）：
m=（x-x.floor（'H'））。总秒数（<30）四舍五入真向下，假向上
返回x.where（m）.楼层（'H'）。填充（x.ceil（'H'））

但会出现以下错误：

---

TypeError:“value”必须是一个标量，已传递：DatetimeIndex

您可以将replace

fillna

系列的函数更改为中的第二个参数，并按

30分钟进行比较：

def half_up_minute(x):
    m = (x - x.floor('H')).total_seconds() < 30 * 60   
    return x.floor('H').where(m, x.ceil('H'))

print (half_up_minute(a))
DatetimeIndex(['2016-01-26 21:00:00', '2016-01-26 22:00:00',
               '2016-01-26 23:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)   

def半小时（x）：
m=（x-x.floor（'H'））。总秒数（<30*60
返回x层（'H'）。其中（m，x层（'H'））
打印（半分钟（a））
DatetimeIndex（['2016-01-26 21:00:00'，'2016-01-26 22:00:00'，
'2016-01-26 23:00:00'],
dtype='datetime64[ns]'，freq=None）


a=pd.日期范围（'2016-01-26 20:30:00'，周期=20，频率=10T'）
印刷品（a）
DatetimeIndex（['2016-01-26 20:30:00'，'2016-01-26 20:40:00'，
'2016-01-26 20:50:00', '2016-01-26 21:00:00',
'2016-01-26 21:10:00', '2016-01-26 21:20:00',
'2016-01-26 21:30:00', '2016-01-26 21:40:00',
'2016-01-26 21:50:00', '2016-01-26 22:00:00',
'2016-01-26 22:10:00', '2016-01-26 22:20:00',
'2016-01-26 22:30:00', '2016-01-26 22:40:00',
'2016-01-26 22:50:00', '2016-01-26 23:00:00',
'2016-01-26 23:10:00', '2016-01-26 23:20:00',
'2016-01-26 23:30:00', '2016-01-26 23:40:00'],
dtype='datetime64[ns]'，freq='10T'）
def半小时（x）：
m=（x-x.floor（'H'））。总秒数（<30*60
返回x层（'H'）。其中（m，x层（'H'））
打印（半分钟（a））
日期时间索引（['2016-01-26 21:00:00'，'2016-01-26 21:00:00'，
'2016-01-26 21:00:00', '2016-01-26 21:00:00',
'2016-01-26 21:00:00', '2016-01-26 21:00:00',
'2016-01-26 22:00:00', '2016-01-26 22:00:00',
'2016-01-26 22:00:00', '2016-01-26 22:00:00',
'2016-01-26 22:00:00', '2016-01-26 22:00:00',
'2016-01-26 23:00:00', '2016-01-26 23:00:00',
'2016-01-26 23:00:00', '2016-01-26 23:00:00',
'2016-01-26 23:00:00', '2016-01-26 23:00:00',
'2016-01-27 00:00:00', '2016-01-27 00:00:00'],
dtype='datetime64[ns]'，freq=None）
答案是关于
30S
，但我认为这是和这里一样的问题。该函数对我不起作用。我得到一个错误：
AttributeError:'DatetimeIndex'对象没有属性'dt
当我删除
.dt
时，我得到以下错误：
TypeError:'value'必须是一个标量，已传递：DatetimeIndex
仅删除
.dt
好，我将测试它。预期输出为
21,22,23
？@jezrael是的，是
def half_up_minute(x):
    m = (x - x.floor('H')).total_seconds() < 30   # Round True Down, False Up
    return x.where(m).floor('H').fillna(x.ceil('H'))

def half_up_minute(x):
    m = (x - x.floor('H')).total_seconds() < 30 * 60   
    return x.floor('H').where(m, x.ceil('H'))

print (half_up_minute(a))
DatetimeIndex(['2016-01-26 21:00:00', '2016-01-26 22:00:00',
               '2016-01-26 23:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)   

a = pd.date_range('2016-01-26 20:30:00', periods=20, freq='10T')
print (a)
DatetimeIndex(['2016-01-26 20:30:00', '2016-01-26 20:40:00',
               '2016-01-26 20:50:00', '2016-01-26 21:00:00',
               '2016-01-26 21:10:00', '2016-01-26 21:20:00',
               '2016-01-26 21:30:00', '2016-01-26 21:40:00',
               '2016-01-26 21:50:00', '2016-01-26 22:00:00',
               '2016-01-26 22:10:00', '2016-01-26 22:20:00',
               '2016-01-26 22:30:00', '2016-01-26 22:40:00',
               '2016-01-26 22:50:00', '2016-01-26 23:00:00',
               '2016-01-26 23:10:00', '2016-01-26 23:20:00',
               '2016-01-26 23:30:00', '2016-01-26 23:40:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='10T')

def half_up_minute(x):
    m = (x - x.floor('H')).total_seconds() < 30 * 60   
    return x.floor('H').where(m, x.ceil('H'))

print (half_up_minute(a))
DatetimeIndex(['2016-01-26 21:00:00', '2016-01-26 21:00:00',
               '2016-01-26 21:00:00', '2016-01-26 21:00:00',
               '2016-01-26 21:00:00', '2016-01-26 21:00:00',
               '2016-01-26 22:00:00', '2016-01-26 22:00:00',
               '2016-01-26 22:00:00', '2016-01-26 22:00:00',
               '2016-01-26 22:00:00', '2016-01-26 22:00:00',
               '2016-01-26 23:00:00', '2016-01-26 23:00:00',
               '2016-01-26 23:00:00', '2016-01-26 23:00:00',
               '2016-01-26 23:00:00', '2016-01-26 23:00:00',
               '2016-01-27 00:00:00', '2016-01-27 00:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)