pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.resample#

SeriesGroupBy.resample(rule, *args, include_groups=False, **kwargs)[source] #

Provide resampling when using a TimeGrouper.

Given a grouper, the function resamples it according to a string "string" -> "frequency".

See the frequency aliases documentation for more details.

Parameters:
rulestr or DateOffset

The offset string or object representing target grouper conversion.

*args

Possible arguments are how, fill_method, limit, kind and on, and other arguments of TimeGrouper.

include_groupsbool, default True

When True, will attempt to include the groupings in the operation in the case that they are columns of the DataFrame. If this raises a TypeError, the result will be computed with the groupings excluded. When False, the groupings will be excluded when applying func.

Added in version 2.2.0.

Changed in version 3.0: The default was changed to False, and True is no longer allowed.

**kwargs

Possible arguments are how, fill_method, limit, kind and on, and other arguments of TimeGrouper.

Returns:
DatetimeIndexResampler, PeriodIndexResampler or TimdeltaResampler

Resampler object for the type of the index.

See also

Grouper

Specify a frequency to resample with when grouping by a key.

DatetimeIndex.resample

Frequency conversion and resampling of time series.

Examples

>>> idx = pd.date_range("1/1/2000", periods=4, freq="min")
>>> df = pd.DataFrame(data=4 * [range(2)], index=idx, columns=["a", "b"])
>>> df.iloc[2, 0] = 5
>>> df
 a b
2000年01月01日 00:00:00 0 1
2000年01月01日 00:01:00 0 1
2000年01月01日 00:02:00 5 1
2000年01月01日 00:03:00 0 1

Downsample the DataFrame into 3 minute bins and sum the values of the timestamps falling into a bin.

>>> df.groupby("a").resample("3min").sum()
 b
a
0 2000年01月01日 00:00:00 2
 2000年01月01日 00:03:00 1
5 2000年01月01日 00:00:00 1

Upsample the series into 30 second bins.

>>> df.groupby("a").resample("30s").sum()
 b
a
0 2000年01月01日 00:00:00 1
 2000年01月01日 00:00:30 0
 2000年01月01日 00:01:00 1
 2000年01月01日 00:01:30 0
 2000年01月01日 00:02:00 0
 2000年01月01日 00:02:30 0
 2000年01月01日 00:03:00 1
5 2000年01月01日 00:02:00 1

Resample by month. Values are assigned to the month of the period.

>>> df.groupby("a").resample("ME").sum()
 b
a
0 2000年01月31日 3
5 2000年01月31日 1

Downsample the series into 3 minute bins as above, but close the right side of the bin interval.

>>> (df.groupby("a").resample("3min", closed="right").sum())
 b
a
0 1999年12月31日 23:57:00 1
 2000年01月01日 00:00:00 2
5 2000年01月01日 00:00:00 1

Downsample the series into 3 minute bins and close the right side of the bin interval, but label each bin using the right edge instead of the left.

>>> (df.groupby("a").resample("3min", closed="right", label="right").sum())
 b
a
0 2000年01月01日 00:00:00 1
 2000年01月01日 00:03:00 2
5 2000年01月01日 00:03:00 1

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