python - 当您的数据不在偶数时间间隔内时，是否有一种快速的方法可以在偶数时间间隔内对 Pandas Dataframe 进行滚动求和？

In lại 作者：行者123 更新时间：2023-12-04 09:16:27 26 4

2020-04-01 00:03:48.197028 1
2020-04-01 00:24:07.186631 11
2020-04-01 00:24:07.200361 5
2020-04-01 00:24:07.204382 1
2020-04-01 00:24:07.208525 13

2020-04-01 00:24:00.000000 sum(23:59 to 24:00)
2020-04-01 00:24:01.000000 sum(24:00 to 24:01)
2020-04-01 00:24:02.000000 sum(24:01 to 24:02)
2020-04-01 00:24:03.000000 sum(24:02 to 24:03)
2020-04-01 00:24:04.000000 sum(24:03 to 24:04)

df = """2020-04-01 00:03:48.197028\t1
2020-04-01 00:24:07.186631\t11
2020-04-01 00:24:07.200361\t5
2020-04-01 00:24:07.204382\t1
2020-04-01 00:24:07.208525\t13"""

# Reading the sample dataframe
from io import StringIO
mfile = StringIO(df)
adf = pd.read_csv(mfile, sep="\t")
adf.columns = ['mtimestamp', 'mnumber']
adf.mtimestamp = pd.to_datetime(adf.mtimestamp)

# Creating a proper datetime index
adf = adf.set_index(pd.DatetimeIndex(adf['mtimestamp']))
adf = adf.drop(columns='mtimestamp')

# Resampling and summing
adf.resample('1ms').sum()

                        mnumber
mtimestamp  
2020-04-01 00:24:07.186 11
2020-04-01 00:24:07.187 0
2020-04-01 00:24:07.188 0

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