使用pandas.tseries.offsets对Pandas Timestamp进行向下取整

其实你要实现单个pd.Timestamp的向下取整需求，用你已经导入的to_offset生成的频率对象直接调用floor方法就非常简洁，代码可以这么修改：

import pandas as pd
from pandas.tseries.frequencies import to_offset

freq = to_offset("H")
dt = pd.Timestamp('2017-01-03 05:02:00')
rounded_dt = freq.floor(dt)
# 结果就是 pd.Timestamp('2017-01-03 05:00:00')

至于你问到的pd.Grouper（也就是之前的TimeGrouper，现在Pandas已经把TimeGrouper的功能整合到Grouper类中了），它确实也能实现这个需求——虽然它主要是为批量时间序列分组设计的，但处理单个时间戳完全没问题。你已经定义了grouper = pd.Grouper(freq="H")，直接调用它的floor方法就能得到想要的结果：

import pandas as pd

grouper = pd.Grouper(freq="H")
dt = pd.Timestamp('2017-01-03 05:02:00')
rounded_dt = grouper.floor(dt)
# 同样得到 pd.Timestamp('2017-01-03 05:00:00')

这两种方法都支持各种时间频率（比如"D"按天取整、"15min"按15分钟取整等），效果完全一致，你可以根据自己的代码场景选择合适的方式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Femto Trader