python 用df.resample后，有的列会丢掉

在使用 `df.resample` 对 DataFrame 进行重采样时，可能会出现某些列丢失的情况。这通常是因为某些列在重采样后不具备可重采样的特性，比如字符串类型、布尔类型等。此时可以使用 `agg` 函数对重采样后的结果进行聚合操作，以保留所有列。例如：

import pandas as pd

# 假设 df 是一个 DataFrame，其中包含时间序列数据
df = ...

# 对 df 进行重采样，并对所有列进行求和操作
df_resampled = df.resample('D').agg('sum')

这样，`df_resampled` 中将包含所有原始数据的列，且数据已经按照重采样规则进行了聚合操作。当然，你也可以根据需要使用其他的聚合函数，比如 `mean`、`max`、`min` 等。

相关问题

python 用df.resample后，字符串的列丢掉了

是的，对于字符串类型的列，`df.resample` 函数默认会将其丢弃，因为字符串类型无法进行数值计算，也不具备可重采样的特性。如果你想保留字符串类型的列，可以使用 `agg` 函数对重采样后的结果进行自定义聚合操作，以保留所有列。例如：

import pandas as pd

# 假设 df 是一个 DataFrame，其中包含时间序列数据和字符串类型的列
df = ...

# 自定义聚合函数，对字符串类型的列进行简单的合并操作
def merge_strings(series):
    return ','.join(series)

# 对 df 进行重采样，并对所有列进行自定义聚合操作
df_resampled = df.resample('D').agg({'numeric_col': 'sum', 'string_col': merge_strings})

这样，`df_resampled` 中将包含所有原始数据的列，且数据已经按照重采样规则进行了自定义聚合操作。需要注意的是，自定义聚合函数的输入参数是每个列的数据组成的 Series 对象，输出参数是聚合后的结果。在上面的例子中，`merge_strings` 函数将每个字符串列中的所有字符串用逗号分隔合并成一个字符串。你可以根据需要编写不同的自定义聚合函数。

python 用df.resample后，会添加时间数据

是的，当你使用 `df.resample` 对 DataFrame 进行重采样时，返回的结果中会包含一个新的时间索引。这个时间索引是根据重采样规则生成的，它的取值范围是原始时间索引的最小值和最大值之间的所有时间点。例如，如果你将数据按天进行重采样，那么新的时间索引将包含原始时间索引中的每一天。

如果你不需要新的时间索引，可以使用 `groupby` 函数对 DataFrame 进行分组操作，而不是使用 `resample` 函数。例如，如果你想按天对 DataFrame 进行分组，并对每个分组进行聚合操作，可以这样实现：

import pandas as pd

# 假设 df 是一个 DataFrame，其中包含时间序列数据
df = ...

# 将 df 按天进行分组，并对每个分组进行求和操作
df_grouped = df.groupby(pd.Grouper(freq='D')).sum()

这样，`df_grouped` 中将不包含新的时间索引，而是按照天数进行分组的结果，并对每个分组进行了求和操作。需要注意的是，`groupby` 函数的参数是一个 `pd.Grouper` 对象，它表示按照什么频率进行分组。在上面的例子中，`freq='D'` 表示按照天数进行分组。你可以根据需要选择其他的分组频率。