pandas resample 不要填补空白

pandas resample 是pandas库中的一个函数，用于对时间序列数据进行重采样操作。其功能主要是根据给定的时间间隔对数据进行聚合或降采样。

在进行重采样时，pandas resample 默认会通过填补空白的方式来处理缺失的数据。这种默认行为会导致在重采样结果中会有一些空白的数据点，这些数据点的值通常会被填充为缺失值。

然而，有时候我们可能并不需要对空白数据进行填补，而是希望在重采样结果中只保留原始数据中存在的有效数据点。为了实现这个目的，我们可以通过设置参数来禁用填补空白的功能。

在 pandas resample 中，我们可以通过传入参数 `fill_method=None` 来禁用填补空白。当我们将 `fill_method` 参数设置为 `None` 时，pandas resample 在重采样时会忽略空白数据，只保留原始数据中存在的有效数据点。

通过禁用填补空白的功能，我们可以更加准确地分析和处理时间序列数据，避免填补造成的数据偏差或误解。不填补空白的重采样结果可能会更加贴近原始数据的真实情况，在一些特定的应用场景下会更有用。

相关问题

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。

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。