Действителен только с DatetimeIndex, TimedeltaIndex или PeriodIndex, но получил экземпляр Int64Index - PullRequest
Новая
       13

Действителен только с DatetimeIndex, TimedeltaIndex или PeriodIndex, но получил экземпляр Int64Index

0 голосов
/ 02 апреля 2019

Я пытаюсь пересэмплировать этот Метка времени столбца этого кадра данных: 

  Transit.head():

      Timestamp                            Plate           Gate
  0 2013-11-01 21:02:17 4f5716dcd615f21f658229a8570483a8    65
  1 2013-11-01 16:12:39 0abba297ac142f63c604b3989d0ce980    64
  2 2013-11-01 11:06:10 faafae756ce1df66f34f80479d69411d    57

И вот что я сделал: 

  Transit.drop_duplicates(inplace=True)
  Transit.Timestamp = pd.to_datetime(Transit.Timestamp)
  Transit['Timestamp'].resample('1H').pad()

Но я получил эту ошибку: 

  Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Int64Index'

Любое предложение будет оценено по достоинству.

1 Ответ

1 голос
/ 02 апреля 2019

Создать DatetimeIndex от DataFrame.set_index - решение для повышения и понижения выборки: 

df = Transit.set_index('Timestamp').resample('1H').pad()
print (df)
                                                Plate  Gate
Timestamp                                                  
2013-11-01 11:00:00                               NaN   NaN
2013-11-01 12:00:00  faafae756ce1df66f34f80479d69411d  57.0
2013-11-01 13:00:00  faafae756ce1df66f34f80479d69411d  57.0
2013-11-01 14:00:00  faafae756ce1df66f34f80479d69411d  57.0
2013-11-01 15:00:00  faafae756ce1df66f34f80479d69411d  57.0
2013-11-01 16:00:00  faafae756ce1df66f34f80479d69411d  57.0
2013-11-01 17:00:00  0abba297ac142f63c604b3989d0ce980  64.0
2013-11-01 18:00:00  0abba297ac142f63c604b3989d0ce980  64.0
2013-11-01 19:00:00  0abba297ac142f63c604b3989d0ce980  64.0
2013-11-01 20:00:00  0abba297ac142f63c604b3989d0ce980  64.0
2013-11-01 21:00:00  0abba297ac142f63c604b3989d0ce980  64.0

Для понижающей дискретизации возможно использование параметра on: 

df = Transit.resample('D', on='Timestamp').mean()
print (df)
            Gate
Timestamp       
2013-11-01    62

РЕДАКТИРОВАТЬ: Для удаления всех строк с дублированием Timestamp добавить параметр subset в DataFrame.drop_duplicates: 

Transit.drop_duplicates(subset=['Timestamp'], inplace=True)
Transit.Timestamp = pd.to_datetime(Transit.Timestamp)
df = Transit.set_index('Timestamp').resample('1H').pad()
...