Resampling innerhalb eines Pandas MultiIndex
Ich habe einige hierarchische Daten, die sich zu Zeitreihendaten zusammenfügen, die ungefähr so aussehen:
df = pandas.DataFrame(
{'value_a': values_a, 'value_b': values_b},
index=[states, cities, dates])
df.index.names = ['State', 'City', 'Date']
df
value_a value_b
State City Date
Georgia Atlanta 2012-01-01 0 10
2012-01-02 1 11
2012-01-03 2 12
2012-01-04 3 13
Savanna 2012-01-01 4 14
2012-01-02 5 15
2012-01-03 6 16
2012-01-04 7 17
Alabama Mobile 2012-01-01 8 18
2012-01-02 9 19
2012-01-03 10 20
2012-01-04 11 21
Montgomery 2012-01-01 12 22
2012-01-02 13 23
2012-01-03 14 24
2012-01-04 15 25
Ich würde gerne ein zeitliches Resampling pro Stadt durchführen, also so etwas wie
df.resample("2D", how="sum")
würde ausgeben
value_a value_b
State City Date
Georgia Atlanta 2012-01-01 1 21
2012-01-03 5 25
Savanna 2012-01-01 9 29
2012-01-03 13 33
Alabama Mobile 2012-01-01 17 37
2012-01-03 21 41
Montgomery 2012-01-01 25 45
2012-01-03 29 49
wie es ist,df.resample('2D', how='sum')
holt mich
TypeError: Only valid with DatetimeIndex or PeriodIndex
Fair genug, aber ich würde erwarten, dass dies funktioniert:
>>> df.swaplevel('Date', 'State').resample('2D', how='sum')
TypeError: Only valid with DatetimeIndex or PeriodIndex
An welchem Punkt gehen mir wirklich die Ideen aus ... gibt es eine Möglichkeit, wie mir Stack und Unstack helfen können?