Pandas中resample方法怎么使用
在Pandas库中，resample方法是一个非常实用的功能，它可以对时间序列数据进行重新采样，通过使用resample方法，我们可以将高频率的数据转换为低频率的数据，从而实现对数据的平滑处理、统计分析等操作，本文将详细介绍Pandas中resample方法的使用方法，并提供相关问题与解答。
resample方法的基本语法
DataFrame.resample(rule, axis=0, closed=None, label=None, convention='start', kind='linear', loffset=None, base=None, on=None, level=None, copy=False)
参数说明：
rule:字符串或时间规则对象，用于指定重新采样的频率。
axis:整数或字符串，可选参数，默认为0,表示沿着行轴进行重新采样，如果设置为1,则表示沿着列轴进行重新采样。
closed:字符串或整数，可选参数，默认为None，表示区间的开闭情况，可选值有'left'、'right'、'both'和'neither'。
label:字符串或布尔值，可选参数，默认为None，表示如何对新生成的时间戳进行标记，可选值有'left'、'right'、'midpoint'和False。
convention:字符串或整数，可选参数，默认为'start'，表示如何解释标签，可选值有'start'、'end'、'nearest'和整数。
kind:字符串或函数，可选参数，默认为'linear'，表示插值方法，可选值有'linear'、'lower'、'higher'、'pad'和自定义函数。
loffset:浮点数，可选参数，默认为None，表示偏移量。
base:整数或日期类型，可选参数，默认为None，表示参考时间。
on:字符串或数组，可选参数，默认为None，表示要对哪些列进行重新采样。
level:整数或字符串，可选参数，默认为None，表示要对哪个多层索引进行重新采样。
copy:布尔值，可选参数，默认为False，表示是否复制原始数据进行操作。
resample方法的使用示例
1、对时间序列数据进行日频率的重新采样
import pandas as pd import numpy as np 创建一个时间序列数据 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) 将时间序列数据设置为按天频率读取 daily_df = df.resample('D').mean() print(daily_df)
2、对时间序列数据进行周频率的重新采样
weekly_df = df.resample('W').sum()
print(weekly_df)
3、对时间序列数据进行月频率的重新采样并计算累积和
monthly_df = df.resample('M').sum().cumsum()
print(monthly_df)
4、对时间序列数据进行季度频率的重新采样并计算累积和
quarterly_df = df.resample('Q').sum().cumsum()
print(quarterly_df)
常见问题与解答
1、resample方法可以应用于哪些类型的数据？
答：resample方法适用于具有时间索引的Pandas DataFrame或Series数据，通常情况下，我们需要先将数据设置为按天、按周、按月等频率读取的形式。
2、resample方法如何处理缺失值？
答：在使用resample方法时，如果存在缺失值，可以通过fillna方法填充缺失值后再进行重采样操作，可以使用前向填充(ffill)或后向填充(bfill)的方法填充缺失值。
原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/142847.html
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