不适用resample函数

如果您不想使用pandas库中的resample函数，您可以考虑使用numpy或者scipy库中的函数来实现类似操作。

例如，您可以使用numpy库中的mean函数来实现聚合多个时间点的数据：

import numpy as np

# 假设有一个包含时间和数据的二维数组 data
# 时间在第一列，数据在第二列
time_series = data[:, 0]
data_values = data[:, 1]

# 设定要聚合的时间间隔 interval，以秒为单位
interval = 60
num_intervals = len(time_series)//interval

# 使用np.mean函数来计算每个时间间隔内的平均值
resampled_data = []
for i in range(num_intervals):
    interval_start = i*interval
    interval_end = (i+1)*interval
    interval_data = data_values[interval_start:interval_end]
    resampled_value = np.mean(interval_data)
    resampled_data.append(resampled_value)

# resampled_data 中的值就是每个时间间隔内的平均值

一些其他可用于聚合时间序列数据的numpy函数包括：sum, max, min, median, percentile等。

同样的，您也可以使用scipy库中的resample函数来实现与pandas中resample函数类似的操作。例如：

from scipy.signal import resample

# 假设有一个包含时间和数据的二维数组 data
# 时间在第一列，数据在第二列
time_series = data[:, 0]
data_values = data[:, 1]

# 将数据的时间间隔 resample 到新的间隔大小 new_interval 
new_interval = 60
resampled_data = resample(data_values, len(time_series)//new_interval)

# resampled_data 中的值就是每个时间间隔内的平均值

需要注意的是，与pandas中的resample函数不同，scipy中的resample函数需要指定输出数据的长度。所以在这个例子中，我们需要通过计算数据点数目并除以新间隔大小来确定输出数组的长度。