重采样时间序列的中心日期时间

Question

当我重新采样 Pandas 时间序列以减少数据点数量时，每个结果数据点的时间戳位于每个重新采样箱的开头。当以不同的重采样率过度绘制图形时，这会导致数据的明显偏移。无论重采样率如何，如何将重采样数据的时间戳“居中”在其 bin 中？

我现在得到的是（重新采样到一小时时）：

In [12]: d_r.head()
Out[12]: 
2017-01-01 00:00:00    0.330567
2017-01-01 01:00:00    0.846968
2017-01-01 02:00:00    0.965027
2017-01-01 03:00:00    0.629218
2017-01-01 04:00:00   -0.002522
Freq: H, dtype: float64

我想要的是：

In [12]: d_r.head()
Out[12]: 
2017-01-01 00:30:00    0.330567
2017-01-01 01:30:00    0.846968
2017-01-01 02:30:00    0.965027
2017-01-01 03:30:00    0.629218
2017-01-01 04:30:00   -0.002522
Freq: H, dtype: float64

MWE 显示明显转变：

#!/usr/bin/env python3
Minimal working example:

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn
seaborn.set()

plt.ion()

# sample data
t = pd.date_range('2017-01-01 00:00', '2017-01-01 10:00', freq='1min')
d = pd.Series(np.sin(np.linspace(0, 7, len(t))), index=t)


d_r = d.resample('1h').mean()

d.plot()
d_r.plot()

Answer 1

只添加 30 分钟的 timedelta 到索引怎么样？

df.index = df.index + datetime.timedelta(minutes=30)