pandas的resample

pandas的resample是一个用于对时间序列数据进行重新采样和频率转换的方法。它可以通过指定不同的频率来对原始数据进行重新取样，例如从分钟级别重新采样到小时级别。具体而言，可以使用resample方法来计算不同时间间隔上的统计指标，如求和、均值、最大值等。例如，通过使用resample('1h')可以将数据按小时重新采样，并取每个小时的第一个记录。此外，为了替换已弃用的loffset参数，可以使用to_offset函数来手动设置偏移量。例如，可以将resample('17min').sum()的结果的索引重新设置为偏移量为'19min'的时间戳。总的来说，pandas的resample方法提供了一种方便的方式来重新采样和转换时间序列数据，以满足不同的分析和处理需求。

相关问题

pandas resample

Pandas中的resample是对原样本重新处理的一个方法，用于重新采样时间序列数据。通过resample方法，可以方便地对常规时间序列数据进行重新采样和频率转换。

在使用resample方法时，可以使用不同的参数来指定重新采样的频率，例如使用'sum'方法来对时间序列数据进行求和操作。此外，也可以使用apply方法传递一个自定义函数来对时间序列数据进行处理。

对于已弃用的loffset参数，可以使用from pandas.tseries.frequencies import to_offset来替换。这个参数可以用于对重新采样后的时间索引进行偏移调整。例如，可以使用to_offset(loffset)来调整重新采样后的时间索引的偏移量。

综上所述，pandas的resample方法提供了一种便捷的方式来对时间序列数据进行重新采样和频率转换，可以通过使用不同的参数和自定义函数来实现不同的处理需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pandas中resample方法详解](https://blog.csdn.net/weixin_40426830/article/details/111512471)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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pandas resample 2021

pandas中的resample是一个非常有用的时间序列数据操作函数。它可以根据指定的频率对时间序列数据进行重新采样，使得原本不规则的时间序列变得规律，并且可以进行聚合操作。

在2021年，pandas的resample函数可以用于各种时间序列数据的处理。例如，我们可以使用它来将高频数据转换为低频数据，比如将分钟级别的数据转换为小时级别的数据，或者将天级别的数据转换为月级别的数据。这样一来，我们就可以更好地分析和理解数据的趋势和模式。

此外，resample函数还可以对时间序列数据进行聚合操作。例如，我们可以使用聚合函数（如sum、mean、max、min等）来计算每个时间窗口内的总和、平均值、最大值或最小值等统计量。这对于数据的摘要和可视化非常有帮助，能够帮助我们更好地理解数据的特征和变化。

总之，pandas的resample函数在2021年依然是处理时间序列数据的重要工具。它能够轻松地对时间序列数据进行重新采样和聚合操作，使得我们能够更好地理解和分析数据。无论是处理金融数据、气象数据还是其他领域的数据，resample函数都是一个非常有用的工具。