Mar*_*s W 5 python indexing time-series offset pandas
我有以下 15 分钟的数据作为 3 年的数据框。前两列是索引。
2014-01-01 00:15:00 1269.6
2014-01-01 00:30:00 1161.6
2014-01-01 00:45:00 1466.4
2014-01-01 01:00:00 1365.6
2014-01-01 01:15:00 1362.6
2014-01-01 01:30:00 1064.0
2014-01-01 01:45:00 1171.2
2014-01-01 02:00:00 1171.0
2014-01-01 02:15:00 1330.4
2014-01-01 02:30:00 1309.6
2014-01-01 02:45:00 1308.4
2014-01-01 03:00:00 1494.0
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我想将数据抵消/转移到上一年,以便 2014-01-01 00:15:00 1269.6 将其转换为 2013-01-01 00:15:00 1269.6.
我已经使用 df = df.shift(-1, freq='15min') 将数据帧移至过去 15 分钟,但不希望偏移/移动 15 分钟间隔的数量,因为这可能会导致闰年和随着时钟的变化。
有人对此有一个顺利的解决方案吗?
In [13]: df = DataFrame(randn(10,1),index=date_range('20140101 00:15:00',freq='15T',periods=10))
In [14]: df
Out[14]:
0
2014-01-01 00:15:00 -0.176117
2014-01-01 00:30:00 0.517030
2014-01-01 00:45:00 1.033585
2014-01-01 01:00:00 -0.284402
2014-01-01 01:15:00 0.476984
2014-01-01 01:30:00 0.356078
2014-01-01 01:45:00 -0.285609
2014-01-01 02:00:00 0.423048
2014-01-01 02:15:00 0.095823
2014-01-01 02:30:00 -1.123258
In [15]: df.index = df.index-pd.offsets.Day(365)
In [16]: df
Out[16]:
0
2013-01-01 00:15:00 -0.176117
2013-01-01 00:30:00 0.517030
2013-01-01 00:45:00 1.033585
2013-01-01 01:00:00 -0.284402
2013-01-01 01:15:00 0.476984
2013-01-01 01:30:00 0.356078
2013-01-01 01:45:00 -0.285609
2013-01-01 02:00:00 0.423048
2013-01-01 02:15:00 0.095823
2013-01-01 02:30:00 -1.123258
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