嗨，我正在尝试向后重新采样pandas DataFrame . 这是我的数据帧：

seconds     = np.arange(20, 700, 60)
timedeltas  = pd.to_timedelta(seconds, unit='s')
vals        = np.array([randint(-10,10) for a in range(len(seconds))])
df  = pd.DataFrame({'values': vals}, index = timedeltas)

然后我有

In [252]: df
Out[252]: 
          values
00:00:20       8
00:01:20       4
00:02:20       5
00:03:20       9
00:04:20       7
00:05:20       5
00:06:20       5
00:07:20      -6
00:08:20      -3
00:09:20      -5
00:10:20      -5
00:11:20     -10

和

In [253]: df.resample('5min').mean()
Out[253]: 
          values
00:00:20     6.6
00:05:20    -0.8
00:10:20    -7.5

我想要的是什么样的

Out[***]: 
          values
00:01:20    6
00:06:20    valb
00:11:20    -5.8

如果我回滚数据帧并计算每个bin中从后向前的平均值，那么每个新时间的值都是那些值 . 例如，在这种情况下，最后一个值应该是

valc = (-6-3-5-5-10)/5.
valc= -5.8

这是最后5个值的平均值，第一个值应该是唯一的2个第一个值的平均值，因为“bin”是不完整的 .

阅读pandas文档我认为我必须使用参数how = 'last'但在我当前版本的pandas中这不起作用（版本0.20.3） . 另外，我试着关闭和约定的选项，但我无法执行此操作 .

谢谢您的帮助

python pandas resampling