我有一个df与通常的时间戳作为索引：
2011-04-01 09:30:00
2011-04-01 09:30:10
...
2011-04-01 09:36:20
...
2011-04-01 09:37:30
如何创建具有相同时间戳的数据帧的列,但四舍五入到最接近的第5分钟间隔？喜欢这个：
index new_col
2011-04-01 09:30:00 2011-04-01 09:35:00
2011-04-01 09:30:10 2011-04-01 09:35:00
2011-04-01 09:36:20 2011-04-01 09:40:00
2011-04-01 09:37:30 2011-04-01 09:40:00
解决方法
The
round_to_5min(t) solution using timedelta arithmetic是正确的但复杂而且很慢.相反,在熊猫中使用漂亮的Timstamp：
import numpy as np import pandas as pd ns5min=5*60*1000000000 # 5 minutes in nanoseconds pd.to_datetime(((df.index.astype(np.int64) // ns5min + 1 ) * ns5min))
我们来比较一下速度：
rng = pd.date_range('1/1/2014','1/2/2014',freq='S')
print len(rng)
# 86401
# ipython %timeit
%timeit pd.to_datetime(((rng.astype(np.int64) // ns5min + 1 ) * ns5min))
# 1000 loops,best of 3: 1.01 ms per loop
%timeit rng.map(round_to_5min)
# 1 loops,best of 3: 1.03 s per loop
只要约1000倍快！