Python Pandas：重新采样日期范围

Question

我使用以下代码创建了一个Pandas日期时间列表：

range = pd.date_range(start = '5/3/2005', periods =5+1, freq='1D')

有没有一种快速的方法可以重新采样该列表，使其跨越相同的范围，但频率为30分钟？（到目前为止，我只能看到将该逻辑应用于Series或DataFrames索引的应用程序，但没有daterange）

- jim jarnac

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range.to_series().asfreq('30 min').index？另外，range是一个内置函数，所以我不会将变量命名为“range”。 - Abdou

Answer 1

有一种方法是：

date_range = pd.date_range(start = '5/3/2005', periods =5+1, freq='1D')
new_date_range = date_range.to_series().asfreq('30 min').index

此外，range是一个内置函数，因此我不会将变量命名为"range"。

希望这可以帮到你。

- Abdou

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@piRSquared 在Python / Pandas中的重新采样函数只存在于Series / DataFrames中？我知道这一点，但是如我在问题中所提到的，我想知道是否有类似的函数适用于列表。 - jim jarnac

@jimbasquiat 那个“list”实际上是一个DatetimeIndex。正是因为它是一个DatetimeIndex，才使Abdou能够做到他们所做的事情。 asfreq()是一种方便的resample方式。它作用于Series或DataFrame的索引。然而，你需要一个Series来执行它。我会发布一种备选方案，尽管我仍然认为这更优雅。 - piRSquared

Answer 2

您也可以这样做。

date_range = pd.date_range(start = '5/3/2005', periods =5+1, freq='1D')
new_date_range = pd.date_range(date_range.min(), date_range.max(), freq='30 min')

- piRSquared