pandas怎么重采样

你可以使用pandas库中的resample()函数来进行重采样操作。resample()函数可以按照指定的时间频率对时间序列数据进行重新采样。下面是一个示例代码，展示了如何使用resample()函数进行重采样：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='2022-01-01', periods=10, freq='D'),
                     'value': range(10)})

# 将date列设置为索引
data.set_index('date', inplace=True)

# 对数据进行重采样，将频率从每天变为每两天，计算均值
resampled_data = data.resample('2D').mean()

print(resampled_data)

在上面的代码中，我们首先创建了一个示例的DataFrame对象，其中包含了日期和数值两列。然后，我们将date列设置为索引，以便于使用resample()函数进行重采样。接下来，我们使用resample('2D')来将数据的频率从每天变为每两天，并使用mean()函数计算每个时间窗口内数值的均值。最后，通过打印输出resampled_data，我们可以看到重采样后的结果。

你可以根据自己的需求，通过调整参数来对数据进行不同类型的重采样，例如按小时、按周等。详细的用法可以参考pandas官方文档中关于resample()函数的说明。