dataframe重采样

DataFrame重采样是指将DataFrame对象的时间索引转换为新的时间间隔。这可以用来对时序数据进行聚合和重采样。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个时间序列数据
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2021', end='1/10/2021', freq='H')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df['data'] = np.random.randint(0,100,size=(len(date_rng)))
df = df.set_index('date')

# 将数据重采样为每天
df_daily = df.resample('D').mean()
print(df_daily)

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含时间序列数据的DataFrame对象。然后，我们使用`resample()`方法将数据重采样为每天，并计算每天的平均值。最后，我们打印出了结果。

相关问题

python dataFrame 重采样，按固定时间间隔0.01秒

你可以使用 `resample` 方法来对 DataFrame 进行重采样，指定时间间隔为 0.01 秒。假设你的 DataFrame 名称为 `df`，时间列为 `timestamp`，那么可以按如下方式进行重采样：

df = df.set_index('timestamp')
df_resampled = df.resample('10ms').mean()

其中，`set_index` 方法将 `timestamp` 列设置为索引列，`resample` 方法指定时间间隔为 10 毫秒（即 0.01 秒），`mean` 方法用于计算每个时间间隔内的均值。最终的结果保存在新的 DataFrame `df_resampled` 中。

python dataFrame 重采样，按固定时间间隔0.01秒，值按照以前的值

可以使用 pandas 库中的 `resample` 方法来进行重采样，代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3, 4, 5]}, index=pd.date_range(start='2022-01-01 00:00:00', periods=5, freq='0.02S'))

# 重采样
df_resampled = df.resample('0.01S').ffill()

print(df_resampled)

上述代码中，首先创建了一个示例数据，包含了 5 个数据点，时间间隔为 0.02 秒。然后调用 `resample` 方法，指定重采样的时间间隔为 0.01 秒，并使用 `ffill` 方法将缺失的值按照以前的值进行填充。最后打印出重采样后的数据。