Python3.7 時系列 秒単位dataを分単位ごとに抽出 → 実効値計算したい

Question

前提・実現したいこと

python にて　秒単位の時系列データを　一分毎のRMSを計算したいと考えております。

resampleを使用し60秒ごとの　sum,meanは可能でしたが　RMSはできませんでした。

解決したい事、１分ごとにdataを抽出してRMS計算をしたい。
dataは　毎回60秒あると限らないのでdataを順番にデータ数で抽出だと目的にそぐわない

print(dfdf.resample('60s').sum()) 　については　上手くできました。
print(np.sqrt(np.square(dfdf.resample('60s')).mean()))　　が上手くいきませんでした。

for文とかを使うと良いのでしょうか？
やり方にこだわりはありません。
プログラミング初心者のため　質問の仕方も不明点あるかと思いますが。宜しくお願い致します。

df dataは　以下になります
DATE_TIME 　　　　　　　　グラム値
2018/3/3　0:00:32 1.65
2018/3/3　0:00:33 8.76
2018/3/3　0:00:34 9.46
2018/3/3　0:00:35 5.86
2018/3/3　0:00:36 6.73
2018/3/3　0:00:37 8.34
2018/3/3　0:00:38 9.43
2018/3/3　0:00:39 8.46
2018/3/3　0:00:40 6.77
2018/3/3　0:00:41 7.622142857
2018/3/3　0:00:42 7.543452381
2018/3/3　0:00:43 7.464761905
2018/3/3　0:00:44 7.386071429
2018/3/3　0:00:45 7.307380952
2018/3/3　0:00:46 7.228690476
2018/3/3　0:00:47 7.15
2018/3/3　0:00:48 7.071309524
2018/3/3　0:00:49 6.992619048
2018/3/3　0:00:50 6.913928571
2018/3/3　0:00:51 6.835238095
2018/3/3　0:00:52 6.756547619
2018/3/3　0:00:53 6.677857143
2018/3/3　0:00:54 6.599166667
2018/3/3　0:00:55 6.52047619
2018/3/3　0:00:56 6.441785714
2018/3/3　0:00:57 6.363095238
2018/3/3　0:00:58 6.284404762
2018/3/3　0:00:59 6.205714286
2018/3/3　0:01:00 6.12702381
2018/3/3　0:01:01 6.048333333
2018/3/3　0:01:02 5.969642857
2018/3/3　0:01:03 5.890952381
2018/3/3　0:01:04 5.812261905
2018/3/3　0:01:05 5.733571429
2018/3/3　0:01:06 5.654880952
2018/3/3　0:01:07 5.576190476
2018/3/3　0:01:08 5.4975
2018/3/3　0:01:09 5.418809524
2018/3/3　0:01:10 5.340119048
2018/3/3　0:01:11 5.261428571
2018/3/3　0:01:12 5.182738095
2018/3/3　0:01:13 5.104047619
2018/3/3　0:01:14 5.025357143
2018/3/3　0:01:15 4.946666667
2018/3/3　0:01:32 4.86797619
2018/3/3　0:01:33 4.789285714
2018/3/3　0:01:34 4.710595238
2018/3/3　0:01:35 4.631904762
2018/3/3　0:01:36 8.46
2018/3/3　0:01:37 6.77
2018/3/3　0:01:38 7.622142857
2018/3/3　0:01:39 7.543452381
2018/3/3　0:01:40 7.464761905
2018/3/3　0:01:41 7.386071429
2018/3/3　0:01:42 7.307380952
2018/3/3　0:01:43 7.228690476
2018/3/3　0:01:44 3.923690476
2018/3/3　0:01:45 3.845
2018/3/3　0:01:46 3.766309524
2018/3/3　0:01:47 3.687619048
2018/3/3　0:01:48 3.608928571
2018/3/3　0:01:49 3.530238095
2018/3/3　0:01:50 3.451547619
2018/3/3　0:01:51 8.46
2018/3/3　0:01:52 6.77
2018/3/3　0:01:53 7.622142857
2018/3/3　0:01:54 7.543452381
2018/3/3　0:01:55 7.464761905
2018/3/3　0:01:56 7.386071429
2018/3/3　0:01:57 7.307380952
2018/3/3　0:01:58 7.228690476
2018/3/3　0:01:59 4.789285714
2018/3/3　0:02:00 4.710595238
2018/3/3　0:02:01 4.631904762
2018/3/3　0:02:02 8.46
2018/3/3　0:02:03 6.77
2018/3/3　0:02:04 7.6221
2018/3/3　0:02:07 6.7795
2018/3/3　0:02:08 6.360595238
2018/3/3　0:02:09 5.941666667
2018/3/3　0:02:25 5.522738095
2018/3/3　0:02:26 5.103809524
2018/3/3　0:02:27 4.684880952
2018/3/3　0:02:28 4.265952381
2018/3/3　0:02:29 7.543452381
2018/3/3　0:02:30 7.464761905
2018/3/3　0:02:31 7.386071429

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-172-34e99fcee3ec>", line 1, in <module>
    print(np.sqrt(np.square(tr.resample('60s')).mean()))

TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'Timestamp' and 'Timestamp'

該当のソースコード

python

dfdf = pd.read_csv(df, header = 0,
                         infer_datetime_format = True,
                         engine = 'python')
dfdf['DATE_TIME']=pd.to_datetime(dfdf['DATE_TIME'],format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
dfdf.set_index('DATE_TIME', inplace=True)   

print(dfdf.resample('60s').sum())  
print(np.sqrt(np.square(dfdf.resample('60s')).mean()))

試したこと

以下も　試しましたが　Errorが出てしまいました。
v = dfdf.resample('60s')

Error
<pandas.core.resample.DatetimeIndexResampler object at 0x0000020852243CC8>

Answer 1

たとえば、CSVファイルが以下の形式だとすると、

DATE_TIME,グラム値
2018/3/3 0:00:32,1.65
2018/3/3 0:00:33,8.76
(中略)
2018/3/3 0:02:30,7.464761905
2018/3/3 0:02:31,7.386071429

次のようにresampleしてからapplyでRMSのラムダ式を与えれば計算できます。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv("resample.csv", parse_dates=['DATE_TIME'], index_col=['DATE_TIME'])
# print(df)

# print(df.resample('60s').sum())
print(df.resample('60s').apply(lambda x: np.sqrt((x ** 2).sum() / x.size)))

                         グラム値
DATE_TIME
2018-03-03 00:00:00  7.162014
2018-03-03 00:01:00  6.026190
2018-03-03 00:02:00  6.349508

Comments

[退会済みユーザー]

早速　ありがとうございます！
数日間　悩み続け勇気をもって質問させて頂きました！
for ループも回さずにできるのですね。
以前　上から60個ずつ forループを回していったら 欠損していた時間があり　
ずれていってしまったことがありました。
勉強になります。

ありがとうございました！