Problem Resampling Daten in Pandas

Question

Ich versuche, Wetterdaten mit Pandas neu zu berechnen. Die Originaldaten liegen in Abständen von ungefähr 5 Minuten vor. Schließlich möchte ich separate Excel-Dateien mit Daten, die in Intervallen von 5 Minuten, 15 Minuten und 1 Stunde neu abgetastet wurden, exportieren.

Ich habe erfolgreich ‚Time‘ Spalte als Datetime-Index gesetzt, aber wenn ich sampeln versuchen, ich erhalte „Dataerror: Keine numerischen Typen aggregieren“

ich auch die Originaldatei mit Konvertern Excel versucht haben, den Import = {'TemperatureF': int ... usw.

#Open Excel File With Original Timestamps 
xlsx = pd.ExcelFile('IDLWeaterData_OriginalTime.xlsx') 
df = pd.read_excel(xlsx) 
print ('File read successfully') 

# Set 'Time' Column as dataframe index 
df.set_index(pd.DatetimeIndex(pd.to_datetime(df.Time)), inplace=True) 
df.drop(['Time'],axis=1) 

#Resample to 5 minute intervals 
clean5 = df.resample('5min').mean() 

Jeder Einblick in das, was dieses Problem verursacht, wäre großartig! Vielen Dank! Hier

ist eine Probe der Daten:

    TemperatureF DewpointF PressureIn Humidity HourlyPrecipIn dailyrainin SolarRadiationWatts/m^2 
2016-01-01 00:04:00 31.9 22.2 30.51 67 0.00 0.00 0 
2016-01-01 00:10:00 32.2 22.5 30.52 67 0.00 0.00 0 
2016-01-01 00:16:00 32.5 23.1 30.51 68 0.00 0.00 0 

Answer 1

Dies ist, was mit Ihren Daten geschieht.

es zu beheben:

>>> df[df.Time.notnull()].set_index('Time').astype(float).resample('5min') 
       TemperatureF DewpointF PressureIn Humidity HourlyPrecipIn 

dailyrainin SolarRadiationWatts/m^2 
Time                              
2016-01-01 00:00:00   31.9  22.20  30.51  67    0   0      0 
2016-01-01 00:05:00   NaN  NaN   NaN  NaN    NaN   NaN      NaN 
2016-01-01 00:10:00   32.2  22.50  30.52  67    0   0      0 
2016-01-01 00:15:00   32.5  23.10  30.51  68    0   0      0 
2016-01-01 00:20:00   32.5  22.80  30.52  67    0   0      0 
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