如何提取我的熊猫时间序列数据的速率？

Question

例如，                    Temp       Hum        WSDateTime                                         2019-08-01 00:00:00   35.9615  20.51460  1.2872252019-08-01 00:20:00   36.5795  21.92870  2.2132252019-08-01 00:40:00   36.2885  22.62970  2.3311752019-08-01 01:00:00   36.1095  22.76075  2.532800间隔显然是20分钟，但是是否有提取它的功能？我正在编写一个脚本，使用df.resample（rate）.mean（）重新采样到更低的分辨率，我想确保只有当速率大于df的速率时，我们才运行脚本。将较低分辨率的数据转换为较高分辨率是没有意义的。在此示例中，“60T”的速率是可以接受的，因为它会将 20 分钟数据转换为每小时数据。但是，“10T”的速率应该是不可接受的。

Answer 1

尝试：

# if index not datetime object, then

# df.index = pd.to_datetime(df.index)

>>> pd.Series(df.index).diff().mean().components.minutes

20

#or,

>>> pd.Series(df.index).diff().iloc[-1].components.minutes

20

Answer 2

这取决于数据，如果指定了频率，请使用DatetimeIndex.freqstr：

print (df.index.freqstr)

20T

如果未指定，则可以通过将 DatetimeIndex 与 DataFrame.asfreq 进行转换来比较它：

idx = df.asfreq('20T').index

m = (df.index == idx).all()

print (m)

True

print (idx.freqstr)

20T