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如何使用pandas的resample重采样-创新互联

这篇文章主要讲解了如何使用pandas的resample重采样,内容清晰明了,对此有兴趣的小伙伴可以学习一下,相信大家阅读完之后会有帮助。

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Pandas中的resample,重新采样,是对原样本重新处理的一个方法,是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。

降采样:高频数据到低频数据

升采样:低频数据到高频数据

主要函数:resample()(pandas对象都会有这个方法)

resample方法的参数

参数说明
freq表示重采样频率,例如‘M'、‘5min',Second(15)
how='mean'用于产生聚合值的函数名或数组函数,例如‘mean'、‘ohlc'、np.max等,默认是‘mean',其他常用的值由:‘first'、‘last'、‘median'、‘max'、‘min'
axis=0默认是纵轴,横轴设置axis=1
fill_method = None升采样时如何插值,比如‘ffill'、‘bfill'等
closed = ‘right'在降采样时,各时间段的哪一段是闭合的,‘right'或‘left',默认‘right'
label= ‘right'在降采样时,如何设置聚合值的标签,例如,9:30-9:35会被标记成9:30还是9:35,默认9:35
loffset = None面元标签的时间校正值,比如‘-1s'或Second(-1)用于将聚合标签调早1秒
limit=None在向前或向后填充时,允许填充的大时期数
kind = None聚合到时期(‘period')或时间戳(‘timestamp'),默认聚合到时间序列的索引类型
convention = None当重采样时期时,将低频率转换到高频率所采用的约定(start或end)。默认‘end'

首先创建一个Series,采样频率为一分钟。 

>>> index = pd.date_range('1/1/2000', periods=9, freq='T')
>>> series = pd.Series(range(9), index=index)
>>> series
2000-01-01 00:00:00  0
2000-01-01 00:01:00  1
2000-01-01 00:02:00  2
2000-01-01 00:03:00  3
2000-01-01 00:04:00  4
2000-01-01 00:05:00  5
2000-01-01 00:06:00  6
2000-01-01 00:07:00  7
2000-01-01 00:08:00  8
Freq: T, dtype: int64

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文章题目:如何使用pandas的resample重采样-创新互联
网站链接:http://cdkjz.cn/article/djccgc.html
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