熊猫：重新采样分类索引数据

问题描述

假设一些测量数据（实际上每分钟给出一次）名为logData：

import pandas as pd,numpy as np

idxData = pd.to_datetime(['08:00','08:15','08:30','08:45','09:00'])
logData = pd.DataFrame(np.array([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0]),columns=['val'],index=idxData)
idxRng  = pd.interval_range(idxData[0],idxData[-1],freq='30min')
avgData = logData.groupby( pd.cut(logData.index,idxRng) ).mean()

数据分组为avgData，例如看起来像这样：

                      val
(08:00:00,08:30:00]  2.5
(08:30:00,09:00:00]  4.5

此降采样后的avgData现在应该（在执行其他一些计算之后）再次升采样，例如到freq='10min'的频率进行进一步计算。由于avgData.resample('10min')引发以下错误，因此问题是如何重新采样分类数据？

TypeError: Only valid with DatetimeIndex,TimedeltaIndex or PeriodIndex,but got an instance of 'CategoricalIndex'

非常感谢！

解决方法

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