df.resample( period ) 不需要求和
时间: 2024-02-03 11:03:18 浏览: 30
是的,使用 `df.resample(period)` 方法可以对 DataFrame 进行周期性的重采样,而不一定需要对数据进行求和。
`df.resample(period)` 可以用于按照一定的周期对 DataFrame 进行重采样,例如按照每小时、每天、每周等周期进行重采样。在重采样过程中,可以对数据进行聚合、填充或插值等操作。其中 `period` 参数用于指定重采样的周期,可以使用字符串或 Timedelta 对象来表示,例如 '1H' 表示每小时,'1D' 表示每天。
如果不需要对数据进行求和,可以在 `df.resample(period)` 方法后面跟上其他的聚合函数来实现不同的操作,例如:
- `df.resample(period).mean()`:对数据进行平均值计算;
- `df.resample(period).first()`:对数据进行取第一个值操作;
- `df.resample(period).last()`:对数据进行取最后一个值操作;
- `df.resample(period).count()`:对数据进行计数操作;
- `df.resample(period).apply(func)`:对数据应用自定义的函数 func 进行计算;
等等。
通过这些方法,可以方便地对周期性数据进行处理和分析。
相关问题
df.resample
`df.resample()` 是 Pandas 中用于重采样时间序列数据的方法。它可以根据指定的频率对时间序列数据进行重新采样,例如将高频率数据转换为低频率数据(降采样)或将低频率数据转换为高频率数据(升采样)。
`df.resample()` 的基本语法如下:
```python
df.resample(rule, [options])
```
其中,`df` 是一个 Pandas DataFrame 对象,`rule` 是重采样的规则,用于指定重采样的频率。可以使用一些字符串别名(如 'D' 表示每日,'M' 表示每月)或 Pandas 的 Offset 对象来表示频率。可选的 `[options]` 参数用于指定其他的重采样选项,例如如何处理缺失值或边界值。
重采样后,可以使用一些聚合函数(如 `mean()`、 `sum()`、 `first()`、 `last()` 等)对每个重采样时间窗口中的数据进行汇总计算。
以下是一个示例,展示如何使用 `df.resample()` 对每日股票收盘价数据进行降采样到每月,并计算每月的平均收盘价:
```python
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'日期': pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-12-31', freq='D'),
'收盘价': range(365)
})
# 将 '日期' 列设置为索引
df.set_index('日期', inplace=True)
# 降采样到每月,并计算每月的平均收盘价
monthly_avg_close = df['收盘价'].resample('M').mean()
print(monthly_avg_close)
```
希望以上内容能够帮助到你!如有其他问题,请随时提问。
python 用df.resample( period).ffill()显示的结果,jupyter中并没有填充
`df.resample(period).ffill()` 方法用于对时间序列进行重采样,并且使用前向填充方法进行缺失值填充。如果在 Jupyter Notebook 中执行该方法没有填充缺失值,可能是因为你的数据中没有缺失值,或者在执行该方法时没有设置正确的参数。
请检查数据中是否存在缺失值,可以使用 `df.isnull().sum()` 方法查看每列缺失值的数量。如果确实存在缺失值,可以尝试使用 `df.resample(period).fillna(method='ffill')` 或者 `df.resample(period).apply(lambda x: x.fillna(method='ffill'))` 来进行填充。另外,如果时间序列中的数据点太少,也可能导致填充不成功。可以尝试增加数据点的数量或者更改时间周期。
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