简短的答案： 如果您使用
closed='left'，
loffset='2T'那么您将获得期望的结果：
series.resample('3T', label='left', closed='left', loffset='2T').sum()2000-01-01 00:02:00 32000-01-01 00:05:00 122000-01-01 00:08:00 21长答案：（ 或者给定您使用的参数，为什么您得到的结果是正确的）从文档中可能不清楚，但是在这种设置下打开和关闭是关于严格不严格不平等（例如
<vs
<=）的问题。
一个例子应该使这一点变得清楚。使用示例中的内部间隔，这与更改以下值的区别
closed：
closed='right' => ( 3:00, 6:00 ] or 3:00 < x <= 6:00closed='left' => [ 3:00, 6:00 ) or 3:00 <= x < 6:00
您可以在类似此处的许多地方找到间隔符号的说明（括号和括号），例如：https
:
//en.wikipedia.org/wiki/Interval_(mathematics）
该
label参数仅控制显示左侧（3:00）还是右侧（6:00），但不会影响结果本身。
另请注意，您可以使用
loffset参数（应将其输入为时间增量）更改间隔的起点。
回到示例，在这里我们仅将标签从“ right”更改为“ left”：
series.resample('3T', label='right', closed='right').sum()2000-01-01 00:00:00 02000-01-01 00:03:00 62000-01-01 00:06:00 152000-01-01 00:09:00 15series.resample('3T', label='left', closed='right').sum()1999-12-31 23:57:00 02000-01-01 00:00:00 62000-01-01 00:03:00 152000-01-01 00:06:00 15如您所见，结果是相同的，只是索引标签改变了。大熊猫仅可以显示在左边或右边的标签，但如果它表现出 两个
，那么它看起来像这样（在下面，我用标准的索引符号，其中
(左侧手段打开和
]右侧被封闭）：
( 1999-12-31 23:57:00, 2000-01-01 00:00:00 ] 0 # = 0( 2000-01-01 00:00:00, 2000-01-01 00:03:00 ] 6 # = 1+2+3( 2000-01-01 00:03:00, 2000-01-01 00:06:00 ] 15 # = 4+5+6( 2000-01-01 00:06:00, 2000-01-01 00:09:00 ] 15 # = 7+8
请注意，第一个bin（23：57：00,00：00：00]不为空，只是它包含一行并且该行中的值为零。如果将“ sum”更改为“ count”这变得更加明显：
series.resample('3T', label='left', closed='right').count()1999-12-31 23:57:00 12000-01-01 00:00:00 32000-01-01 00:03:00 32000-01-01 00:06:00 2
