Pandas中resample方法详解
在Pandas库中，resample方法主要用于对时间序列数据进行重采样，通过使用不同的时间频率，可以对数据进行聚合、计算等操作，本文将详细介绍Pandas中的resample方法的使用方法和技巧。
resample方法的基本介绍
1、resample方法的作用
resample方法主要用于对时间序列数据进行重采样，即按照指定的时间频率对数据进行聚合、计算等操作，这对于分析周期性数据、生成周期性报告等场景非常有用。
2、resample方法的语法
DataFrame.resample(rule, axis=0, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, base=None)
参数说明：
rule:重采样的规则，可以是字符串或自定义函数。'D'表示按天重采样，'M'表示按月重采样。
axis:指定沿着哪个轴进行重采样，0表示沿着行轴(时间序列),1表示沿着列轴(非时间序列)，默认为0。
closed:指定区间的开闭情况，可选值有'left'、'right'、'both'和None，默认为None。
label:用于标记每个区间的标签，可以是字符串或布尔值，默认为None。
convention:指定重采样的约定，可选值有'start'、'end'、'nearest'和None，默认为'start'。
kind:指定重采样的类型，可选值有'mean'、'sum'、'median'、'min'、'max'等，默认为None。
loffset:用于调整区间边界的时间偏移量，可以是数字或datetime对象，默认为None。
base:用于调整时间基准的对象，可以是datetime对象或其他时间序列对象，默认为None。
resample方法的使用示例
下面我们通过一个简单的示例来演示如何使用resample方法对时间序列数据进行重采样。
我们需要导入Pandas库并创建一个包含时间序列数据的DataFrame:
import pandas as pd import numpy as np date_rng = pd.date_range(start='1/1/2020', end='1/10/2020', freq='H') df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date']) df['data'] = np.random.randint(0,100,size=(len(date_rng))) df.set_index('date', inplace=True)
接下来，我们可以使用resample方法对数据进行按天重采样：
daily_data = df.resample('D').sum()
这里，我们使用了默认的重采样规则('D'),表示按天重采样，然后调用sum方法对每天的数据进行求和，最后的结果如下：
data
date
2020-01-01 3457967847369864544536457897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897897[...] NaN
相关问题与解答
1、如何使用resample方法对数据进行按小时重采样？
答：使用resample方法时，只需将重采样规则设置为'H':
hourly_data = df.resample('H').sum()
原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/142240.html
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