Python 中的resample 的详细用法

在 Pandas 中，`resample` 方法是对时间序列数据进行重采样的函数，可以实现从高频率数据转换到低频率数据的聚合操作。下面是 `resample` 方法的详细用法：

1. 语法：

DataFrame.resample(rule, axis=0, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, base=None, on=None, level=None)

其中，`rule` 是重采样的规则，可以是字符串或时间偏移量对象。其他参数的含义如下：

- `axis`：指定重采样的轴，默认为 0；
- `closed`：指定区间闭合方式，可选值为 'left'（左闭右开）、'right'（左开右闭）、'both'（两端都闭）和 'neither'（两端都开），默认为 'right'；
- `label`：指定聚合后的区间标签，可选值为 'left'（以左端点标签为标准）和 'right'（以右端点标签为标准），默认为 'right'；
- `convention`：指定聚合后区间的标签方式，可选值为 'start'（以区间起始时间为标准）和 'end'（以区间结束时间为标准），默认为 'start'；
- `kind`：指定聚合方式，可选值为 'timestamp'（时间戳聚合）和 'period'（周期聚合），默认为 None；
- `loffset`：指定输出时间索引的偏移量；
- `base`：指定周期聚合的基准点，默认为 0；
- `on`：指定时间序列数据的列名，如果数据不是时间序列，则不需要设置；
- `level`：指定时间序列数据的层级索引。

2. 重采样方法

在 `resample` 方法中，可以使用以下方法对时间序列数据进行聚合操作：

- `asfreq`：返回重采样后的时间序列的最后一个值；
- `bfill`：用下一个值来填充缺失值；
- `ffill`：用前一个值来填充缺失值；
- `mean`：求平均值；
- `sum`：求和；
- `max`：求最大值；
- `min`：求最小值；
- `median`：求中位数；
- `ohlc`：对开盘价、最高价、最低价和收盘价进行聚合。

3. 示例

下面是一个简单的示例，演示如何使用 `resample` 方法对时间序列数据进行重采样和聚合：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建时间序列数据
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2021', end='1/10/2021', freq='H')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df['data'] = np.random.randint(0,100,size=(len(date_rng)))
df = df.set_index('date')

# 以天为单位对数据进行重采样
df_resampled = df.resample('D').mean()

# 输出重采样后的数据
print(df_resampled)

输出结果为：

                 data
date                 
2021-01-01  54.166667
2021-01-02  50.458333
2021-01-03  46.125000
2021-01-04  54.083333
2021-01-05  49.208333
2021-01-06  48.166667
2021-01-07  49.500000
2021-01-08  47.666667
2021-01-09  50.791667
2021-01-10  56.000000

可以看到，原始数据的时间间隔为 1 小时，重采样后的数据的时间间隔为 1 天，并且每一天的数据是原始数据在这一天内的平均值。