pandas .resample函数各参数的用法
pandas .resample()函数是用于将时间序列数据重新采样的函数。它可以按照指定的时间频率对时间序列数据进行重采样,并进行聚合操作,例如求和、均值、最大值等。该函数的常用参数及其用法如下:
rule:规定重采样的频率,可以是字符串或者DateOffset对象。常用的频率包括日('D')、周('W')、月('M')、季度('Q')和年('A')。也可以通过多个字符的组合指定更详细的频率,例如'15T'表示15分钟,'1H30T'表示1小时30分钟。
how:指定聚合操作的方法。常用的参数包括'sum'(求和,默认值)、'mean'(均值)、'max'(最大值)、'min'(最小值)等。也可以自定义一个函数进行聚合操作。
axis:指定进行操作的轴,默认值是0表示按行操作。如果时间序列数据是DataFrame格式,可以设置axis=1按列操作。
closed:指定重采样时间段的闭合方式。常用的参数有'left'(左闭右开,默认值)和'right'(左开右闭)。
label:指定输出结果中轴索引的标签,可选参数包括'left'(取时间段左边界,默认值)和'right'(取时间段右边界)。
loffset:对输出结果的索引进行偏移调整。常用的参数包括'-1s'(向前偏移1秒)和'1M'(向后偏移1个月)。
总之,pandas .resample()函数通过传入不同的参数实现了对时间序列数据的重采样操作,包括重采样频率、聚合方法、操作轴、闭合方式、标签和索引的偏移调整等。这些参数的组合灵活多样,可以满足不同的数据分析需求。
pandas resample 函数怎么用
首先,pandas中的resample函数可以用来对时间序列数据进行重新采样,将其转换为更高频率或更低频率的时间序列数据。其用法如下:
import pandas as pd
# 创建一个时间序列数据
time_index = pd.date_range('1/1/2021', periods=100, freq='D')
data = pd.Series(range(100), index=time_index)
# 对数据进行重新采样
resampled_data = data.resample('W').mean()
上述代码中,我们首先创建了一个时间序列数据,并将其按周重新采样,计算每周的平均值。其中,'W'表示按周重新采样,mean()表示计算平均值。
除了按周重新采样外,还可以使用其他的重新采样频率,例如'2W'表示每两周重新采样,'M'表示每月重新采样,'Q'表示每季度重新采样等。另外,在进行重新采样时,还可以使用不同的聚合函数,例如sum()、max()、min()等。
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:
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:
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)
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