如何解决Pandas - 在基于多索引的 DataFrame 上重新采样并使用偏移量
我有一个 df，它有一个 MultiIndex [(latitude,longitude,time)]，行数为 148 x 244 x 90 x 24。对于每个纬度和经度，时间是从 { 开始的每小时UTC 格式的 {1}} 到 2014-01-01 00:00:00。
2014:03:31 23:00:00我需要使用从前一天的 13:00:00 到当天的 12:00:00 的每小时值来计算某个日期的每日最大 FFDI 值以适合我的时区 (+11)。例如，如果在 +11 时区计算 2014-01-10 的每日最大 FFDI，我可以使用从 2014-01-09 13:00:00 到 2014-01-10 12:00:00 的每小时 FFDI。
FFDI
latitude longitude time
-39.20000 140.80000 2014-01-01 00:00:00 6.20000
2014-01-01 01:00:00 4.10000
2014-01-01 02:00:00 2.40000
2014-01-01 03:00:00 1.90000
2014-01-01 04:00:00 1.70000
2014-01-01 05:00:00 1.50000
2014-01-01 06:00:00 1.40000
2014-01-01 07:00:00 1.30000
2014-01-01 08:00:00 1.20000
2014-01-01 09:00:00 1.00000
2014-01-01 10:00:00 1.00000
2014-01-01 11:00:00 0.90000
2014-01-01 12:00:00 0.90000
... ... ... ...
2014-03-31 21:00:00 0.30000
2014-03-31 22:00:00 0.30000
2014-03-31 23:00:00 0.50000
140.83786 2014-01-01 00:00:00 3.20000
2014-01-01 01:00:00 2.90000
2014-01-01 02:00:00 2.10000
2014-01-01 03:00:00 2.90000
2014-01-01 04:00:00 1.20000
2014-01-01 05:00:00 0.90000
2014-01-01 06:00:00 1.10000
2014-01-01 07:00:00 1.60000
2014-01-01 08:00:00 1.40000
2014-01-01 09:00:00 1.50000
2014-01-01 10:00:00 1.20000
2014-01-01 11:00:00 0.80000
2014-01-01 12:00:00 0.40000
... ... ... ...
2014-03-31 21:00:00 0.30000
2014-03-31 22:00:00 0.30000
2014-03-31 23:00:00 0.50000
... ... ... ...
... ... ...
-33.90000 140.80000 2014-01-01 00:00:00 6.20000
2014-01-01 01:00:00 4.10000
2014-01-01 02:00:00 2.40000
2014-01-01 03:00:00 1.90000
2014-01-01 04:00:00 1.70000
2014-01-01 05:00:00 1.50000
2014-01-01 06:00:00 1.40000
2014-01-01 07:00:00 1.30000
2014-01-01 08:00:00 1.20000
2014-01-01 09:00:00 1.00000
2014-01-01 10:00:00 1.00000
2014-01-01 11:00:00 0.90000
2014-01-01 12:00:00 0.90000
... ... ... ...
2014-03-31 21:00:00 0.30000
2014-03-31 22:00:00 0.30000
2014-03-31 23:00:00 0.50000
140.83786 2014-01-01 00:00:00 3.20000
2014-01-01 01:00:00 2.90000
2014-01-01 02:00:00 2.10000
2014-01-01 03:00:00 2.90000
2014-01-01 04:00:00 1.20000
2014-01-01 05:00:00 0.90000
2014-01-01 06:00:00 1.10000
2014-01-01 07:00:00 1.60000
2014-01-01 08:00:00 1.40000
2014-01-01 09:00:00 1.50000
2014-01-01 10:00:00 1.20000
2014-01-01 11:00:00 0.80000
2014-01-01 12:00:00 0.40000
... ... ... ...
2014-03-31 21:00:00 0.30000
2014-03-31 22:00:00 0.30000
2014-03-31 23:00:00 0.50000
78001920 rows × 1 columns
计算从 13:00:00 开始，频率为 24 小时。
输出为：
df_daily_max = df .groupby(['latitude','longitude',pd.Grouper(freq='24H',base=13,loffset='11H',level='time')])['FFDI'].max().reset_index(name='Max FFDI')
………………
我希望输出为：
latitude longitude time Max FFDI
0 -39.20000076293945312500 140.80000305175781250000 2013-12-31 13:00:00 6.19999980926513671875
1 -39.20000076293945312500 140.80000305175781250000 2014-01-01 13:00:00 1.50000000000000000000
2 -39.20000076293945312500 140.80000305175781250000 2014-01-02 13:00:00 1.60000002384185791016
………………
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