用python将数据按照1小时颗粒度重新采样

可以使用 pandas 库来实现这个功能。假设你有一个 DataFrame 对象 df，其中包含时间戳数据和其他需要重新采样的数据列，可以按照以下步骤进行重新采样：

1. 将时间戳数据设为 DataFrame 对象的索引：

df.set_index('timestamp', inplace=True)

2. 将数据按照1小时颗粒度重新采样：

df_resampled = df.resample('1H').mean()

其中，`'1H'` 表示重新采样的时间间隔为1小时，`mean()` 表示在这个时间间隔内对数据进行平均操作。

3. 如果需要，可以将索引恢复为数据列：

df_resampled.reset_index(inplace=True)

这样就可以得到按照1小时颗粒度重新采样后的 DataFrame 对象 df_resampled。

相关问题

python数据重新采样代码

Sure! 你可以使用 pandas 库来重新采样数据。例如：

# 导入 pandas 库
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期列转换为 datetime 类型
data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'])

# 将日期列设置为索引
data.set_index('日期', inplace=True)

# 重新采样为每周数据
data = data.resample('W').sum()

这个例子中，我们将数据文件中的日期列转换为 datetime 类型，并将其设置为索引。然后，我们使用 `resample()` 函数将数据重新采样为每周数据。

Python气象数据:重采样(Regridding)至1KM

要将气象数据重新采样(Regridding)至1公里，可以使用Python的xarray和resample库。

首先，将气象数据加载到xarray数据集中：

import xarray as xr

# 加载气象数据
ds = xr.open_dataset('path_to_file.nc')

然后，使用resample库将数据重新采样至1公里分辨率：

import resample

# 定义新的分辨率
new_resolution = 1000  # 1公里

# 定义插值方法
method = 'linear'

# 重新采样至新的分辨率
ds_resampled = resample.resample(ds, new_resolution, new_resolution, method=method)

这将返回一个新的xarray数据集，其中所有变量都已经重新采样至1公里分辨率。可以使用xarray库的to_netcdf方法将数据保存为新的netCDF文件：

# 将数据保存为新的netCDF文件
ds_resampled.to_netcdf('path_to_new_file.nc')