问题描述
我正在尝试将dask数据帧降为任意x行数。
例如，如果我使用日期时间作为索引，则可以使用：
df = df.resample('1h').ohlc()
但是我不想按日期时间进行重新采样，我想按固定数量的行进行重新采样...类似
df = df.resample(rows=100).ohlc()
- This one建议：
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df.groupby(np.arange(len(df))//x)，其中x =行数。 -
pd.DataFrame(df.values.reshape(-1,2,df.shape[1]).mean(1))，但我很难理解这一点。 -
pd.DataFrame(np.einsum('ijk->ik',df.values.reshape(-1,df.shape[1]))/2.0)，但我也很难理解这一点。
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- This one再次建议
df.groupby(np.arange(len(df))//x)。 - This one建议使用
df_sub = df.rolling(x).mean()[::x]，但它表示这很浪费，而且似乎没有针对dask进行优化。
最好，最快的选择似乎是df.groupby(np.arange(len(df))//x)，并且在Pandas中效果很好。但是，当我在dask中尝试时，会得到：ValueError: Grouper and axis must be same length
如何使用dask按行数重新采样？
我有以下数据框：
- 标准索引（例如1,3,4,5 ...，n）
- 我可以潜在地将Datetime值用作索引（尽管我不一定要使用）
- 非标准长度（即，其中一些具有偶数行，而另一些具有奇数行）。
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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