如何在Python中的指定时间段内按日期分组和对日期时间应用聚合函数？
一个太空银
我有2列的数据框。
第一列是每分钟的时间戳。第二列是一个数字。
我要做的就是将第一列更改为每30分钟的时间戳，并将该时间段内第二列中的30个数字相加。
每分钟都会演示一次电源，但是我想每30分钟总结一次。
politinsa
使用pandas / Series.resample
如果将时间戳设置为index，Series.resample可以为您提供帮助；然后使用series.resample('30T').sum()
手册版本
您可以在要保留的系列上使用cumsum。
然后仅选择每30个位置的索引（np.arange（0，len（df），30）。
然后向后遍历数据帧，并在第n行减去在n-1行找到的总和，以仅保留最近30分钟的值。迭代不是很有效，但是由于您的数据集是1M行，因此如果每30行占用1行，则它应该很快（33,333次迭代）。
df['cumsum'] = df["Power_kw"].cumsum()
df_30_min = df.iloc[np.arange(0, len(df), 30)].copy()
for i in range(len(df_30_min), 1, -1):
df_30_min.iloc[i-1, df_30_min.columns.get_loc('B')] -= df_30_min.iloc[i-2, df_30_min.columns.get_loc('B')]
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