如何将DataFrame的5分钟间隔数据转换为15分钟间隔均值数据？

有两种简洁的方法可以实现你的需求，推荐优先使用第一种专门的时间重采样工具：

方法一：使用resample（推荐） #

pandas的resample是专为时间序列重采样设计的API，操作直观且不易出错：

1. 先确保Zeitpunkt列是datetime类型，如果不是先转换：

   import pandas as pd
   df["Zeitpunkt"] = pd.to_datetime(df["Zeitpunkt"])
   

2. 设置时间列为索引，按15分钟间隔聚合，指定需要取均值的列：

   df_15min = df.set_index("Zeitpunkt").resample("15T")[["Verbrauch (kWh)", "Leistung"]].mean().reset_index()
   

   • 15T是15 minutes的缩写，pandas支持这类简洁的时间偏移量写法
   • reset_index()可以把时间索引重新变回普通列，保持和原数据结构一致

方法二：基于你原有的groupby思路修改 #

如果你想沿用之前的分组逻辑，只需要把时间戳向下取整到最近的15分钟区间即可：

df_15min = df.groupby(df["Zeitpunkt"].dt.floor("15T"))[["Verbrauch (kWh)", "Leistung"]].mean().reset_index()

• dt.floor("15T")会把每个5分钟的时间戳对齐到所属15分钟区间的起始时间（比如2024-01-01 00:05会转为2024-01-01 00:00，2024-01-01 00:16转为2024-01-01 00:15），同一区间的所有数据会被自动分到一组。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者luscgu00