Повторная почасовая настройка TimeSeries с определенным стартовым часом

Я хочу перепрограммировать TimeSeries ежедневно (ровно 24 часа), начиная с определенного часа.

Подобно:

index = date_range(datetime(2012,1,1,17), freq='H', periods=60) ts = Series(data=[1]*60, index=index) ts.resample(rule='D', how='sum', closed='left', label='left') 

Результат:

 2012-01-01 7 2012-01-02 24 2012-01-03 24 2012-01-04 5 Freq: D 

Результат, который я хочу:

 2012-01-01 17:00:00 24 2012-01-02 17:00:00 24 2012-01-03 17:00:00 12 Freq: D 

Несколько недель назад вы могли передать '24H' в аргумент freq и это сработало совершенно нормально. Но теперь он объединяет '24H' с '1D' .

Я использовал ошибку с '24H' которая теперь исправлена? И как я могу получить желаемый результат в эффективном и pythonic (или пандах) обратном пути?

версии:

  • python 2.7.3
  • pandas 0.9.0rc1 (но также не работает в 0.8.1)
  • numpy 1.6.1

One Solution collect form web for “Повторная почасовая настройка TimeSeries с определенным стартовым часом”

Resample имеет base аргумент, который охватывает этот случай:

 ts.resample(rule='24H', how='sum', closed='left', label='left', base=17) 

Вывод:

 2012-01-01 17:00:00 24 2012-01-02 17:00:00 24 2012-01-03 17:00:00 12 Freq: 24H 
  • Сохраните таблицу «Out » кадра данных pandas как фигуру
  • pandas и rpy2: Почему ezANOVA работает через robjects.r, но не robjects.packages.importr?
  • построить несколько столбцов на одном графском морском
  • Как добавить суффикс к каждому имени столбца?
  • Как GroupBy Dataframe в пандах и сохранить столбцы
  • Нарезка рядов Pandas с медленным знаком строки
  • Как работать с дублирующимися записями в Pandas Data Frame?
  • Pythonic / эффективный способ удаления пробелов из каждой ячейки кадра Pandas Data, в которой есть строковый объект
  • Python - лучший язык программирования в мире.