python – 以一定的开始时间重新采样每小时一次的TimeSeries

我想在某个小时开始每天(恰好24小时)频繁重新采样TimeSeries.

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index = date_range(datetime(2012,1,1,17), freq='H', periods=60)

ts = Series(data=[1]*60, index=index)

ts.resample(rule='D', how='sum', closed='left', label='left')

结果我得到：

2012-01-01  7
2012-01-02 24
2012-01-03 24
2012-01-04  5
Freq: D

结果我希望：

2012-01-01 17:00:00 24
2012-01-02 17:00:00 24
2012-01-03 17:00:00 12
Freq: D

几周前你可以将’24H’传递给freq参数,它完全没问题.
但现在它将’24H’与’1D’结合起来.

我是否正在使用现在修复的“24H”错误？
我怎样才能以高效和pythonic(或熊猫)的方式获得希望的结果呢？

版本：

> python 2.7.3
> pandas 0.9.0rc1(但在0.8.1中也不起作用)
> numpy 1.6.1

解决方法:

Resample有一个基本参数,涵盖了这种情况：

ts.resample(rule='24H', closed='left', label='left', base=17).sum()

输出：

2012-01-01 17:00:00    24
2012-01-02 17:00:00    24
2012-01-03 17:00:00    12
Freq: 24H