Pandas按自定义起始时间戳重新采样

Question

我正在尝试在给定的开始时间重新采样数据。

my program:
sales = [{'Timestamp': '2018-06-22 15:15:00', 'Jan': 150, 'Feb': 200, 'Mar': 140},
        {'Timestamp': '2018-06-22 15:44:00',  'Jan': 250, 'Feb': 250, 'Mar': 250},
        {'Timestamp': '2018-06-22 15:46:00',  'Jan': 200, 'Feb': 210, 'Mar': 215},
        {'Timestamp': '2018-06-22 16:16:00',  'Jan': 200, 'Feb': 210, 'Mar': 215},
        {'Timestamp': '2018-06-22 16:18:00',  'Jan': 200, 'Feb': 210, 'Mar': 215},
        {'Timestamp': '2018-06-22 16:20:00',  'Jan': 50,  'Feb': 90,  'Mar': 95 }]
df = pd.DataFrame(sales)
df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'])
df = df.set_index('Timestamp')

ResampledDF = pd.DataFrame()
ResampledDF['J'] = df.Jan.resample("30T").max()
ResampledDF['F'] = df.Feb.resample("30T").max()
ResampledDF['M'] = df.Mar.resample("30T").max()
print(ResampledDF)

输出：

                       J    F    M
Timestamp                         
2018-06-22 15:00:00  150  200  140
2018-06-22 15:30:00  250  250  250
2018-06-22 16:00:00  200  210  215

这里的输出自动采样数据开始于15:00:00，而我想要第一行在15:15:00，第二行在15:45:00等等，就像下面所示：

所需输出：

                        J    F    M
 Timestamp                         
 2018-06-22 15:15:00  250  250  250
 2018-06-22 15:45:00  200  210  215
 2018-06-22 16:15:00  200  210  215

- user1738128

Answer 1

使用base参数：

In [233]: df.resample('30T', base=15).max()
Out[233]:
                     Feb  Jan  Mar
Timestamp
2018-06-22 15:15:00  250  250  250
2018-06-22 15:45:00  210  200  215
2018-06-22 16:15:00  210  200  215

- MaxU - stand with Ukraine

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谢谢@MaxU，不知怎么错过了检查这个选项。 - user1738128