Python 熊猫夜间重新采样

我有一个多元时间序列数组。时间序列当前以10秒的间隔聚合：

**Time**
2016-01-11 17:00:00
2016-01-11 17:00:10
2016-01-11 17:00:20

我想重新采样，这样我每天可以得到5个小时的时间框架（时间在数据框架中如何显示并不重要，重要的是它是否被正确聚合）。我正在按平均值重新采样

**Time**
2016-01-11 10:00:00-15:00:00
2016-01-12 10:00:00-15:00:00
2016-01-13 10:00:00-15:00:00

你会怎么做

df.groupby([df['Time'].dt.month, df['Time'].dt.day]).apply(lambda x: x.set_index('Time').resample('5H').mean())

您必须先按时间列的月份和日期分组，然后在5小时（5小时）内对时间列应用重采样，然后再对其他列的平均值进行

.mean（）

---

groupby的原因是你不希望每天一整天都有5小时的间隔，只希望每天有几次。只要您的时间在5小时之内，您每天只能获得一次间隔。

首先，我会过滤我想要的时间段，并按天分组：

# mask the hours we want
hours = df.index.hour
mask = (hours >= 10) & (hours <=14)

# groupby
df[mask].groupby(df[mask].index.floor('D')).mean()

给出：

            Value
Time    
2016-01-11  4.993333
2016-01-12  5.030556
2016-01-13  5.012778

---

@BenPap你所说的“然后取其余部分的平均值”是什么意思？我会有太多的间隔，我该如何消除不必要的间隔？@QuangHoang是的，这正是我的问题。我的意思是，如果

'00:00-04:59:59'

是第一个块，那么

20:00-23:59:59

是最后一个块？@QuangHoang，这不是我想要的。我想我在问题中说得很清楚。我想要每天15小时的时间间隔。它必须从

10:00:00

开始还是从

00:00:00

开始工作？非常感谢你的回答，但是当我运行这个时，我没有得到我想要的。它给了我每五个小时的平均值。我想要的是10到15小时之间所有数据的平均值。

df=df[（df['Time'].dt.hour>=10）&（df['Time'].dt.hour同一个问题，除了现在它被隔离到第10小时的平均值和第15小时的平均值。我需要10:00到15:00之间的所有时间的平均值。在我的评论代码上将15改为14。我不小心多拉了一个小时。我感觉这会起作用，但我现在收到错误“AttributeError:”DatetimeIndex'object没有属性'dt'
DatetimeIndex
对象不需要通过
dt
访问。我忘记了您的时间已被索引。只需删除@piRSquared所说的所有
.dt
。让我更新一下。
            Value
Time    
2016-01-11  4.993333
2016-01-12  5.030556
2016-01-13  5.012778