如何使用熊猫对时间序列数据进行重新采样

Question

我试图从15分钟到每周重新采样时间序列数据。但这无法解决问题，我阅读了文档和许多相关问题，但听不懂。

我的代码如下

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

import seaborn as sns

%matplotlib inline

Wind = pd.read_csv('C:\WindData.csv')

Wind = Wind.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) #Drop the nan

Wind.index = pd.to_datetime(Wind['Date'])

Wind_Weekly = Wind['Date'].resample('W').sum()

原始数据如下所示

Date    Actual   Forecast   Demand

0   01/01/2017 00:00 1049 1011.0 2922 

1   01/01/2017 00:15 961 1029.0 2892 

2   01/01/2017 00:30 924 1048.0 2858 

3   01/01/2017 00:45 852 1066.0 2745 

重新采样后，数据变成这样

Date

2017-01-01    01/01/2017 00:0001/01/2017 00:1501/01/2017 00:...

2017-01-08    01/02/2017 00:0001/02/2017 00:1501/02/2017 00:...

2017-01-15    01/09/2017 00:0001/09/2017 00:1501/09/2017 00:...

2017-01-22    16/01/2017 00:0016/01/2017 00:1516/01/2017 00:...

我只想每周分别汇总“实际”，“预测”和“需求”，您知道我做错了吗？