重庆分公司
重庆分公司，新征程启航
为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务
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。
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另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
分享题目：如何使用pandas的resample重采样-创新互联
本文网址：http://cqcxhl.cn/article/djccgc.html