pd.resample()

`pd.resample()` 是pandas库中一个非常重要的函数，它允许你对时间序列数据按照指定的频率进行重采样或重新分组。这个函数常用于数据的时间聚合，如按日、周、月、季度或年等周期计算平均值、总和、计数等统计量，或者填充缺失值，调整数据的时间分辨率。

基本语法如下：

df_resampled = df.resample(rule, on='time_column', how='aggregation_function')

- `rule` 是重采样的规则，可以是一个字符串（如 'D' 对应每天，'W' 对应每周，'M' 对应每月），也可以是一个自定义的频率（如 '5Min' 或 '2H'），或者是具体的日期间隔（如 'B' 表示每个营业日）。
- `on` 参数是你想基于哪个列进行重采样，通常是时间相关的列。
- `how` 参数指定了你想对每个重采样组应用的操作，可以是内置的聚合函数（如 `mean`, `sum`, `count`, `min`, `max` 等），也可以是用户定义的函数。

举个例子：

df_monthly_summary = stock_data.resample('M').agg({'price': ['mean', 'std']})

这将返回一个新的DataFrame，其中包含了每个月价格的平均值和标准差。

相关问题

pd.resample

pd.resample是pandas库中的一个函数，用于对时间序列数据进行重采样。通过指定不同的时间频率，可以将时间序列数据转换为不同的时间粒度。可以使用不同的聚合函数对每个时间窗口内的数据进行处理，例如求和、平均值等。在引用[1]中的示例中，通过自定义函数对每个时间窗口内的数据进行求和操作。在引用[2]中的示例中，使用resample函数将时间序列数据按照3周的时间窗口进行重采样，并对每个时间窗口内的数据进行求和操作。在引用[3]中的示例中，将时间序列数据上采样到每30秒一个时间窗口，并使用pad方法填充NaN值。

import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME']=pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME',inplace=True) df_daily=df.resample('D').apply(list) hour_date=pd.DataFrame() for day in hour_date.index: hour_date=pd.concat([hour_date,pd.DataFrame(daily_date.loc[day]['value']).set_index(pd.date_range(day,periods=24,frep='H'))]) print(hour_date)这串代码为什么输出是空的列表

根据你提供的代码，可能存在以下问题：

1. 代码中 `daily_date` 没有定义，应该是 `df_daily`。

2. 在 `for` 循环中，`hour_date.index` 是空的，因此循环体不会被执行，导致 `hour_date` 仍然是空的。

如果你想要生成每天的每个小时的数据，可以尝试修改代码如下：

import pandas as pd 

df = pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv')
df['DATA_TIME'] = pd.to_datetime(df['DATA_TIME'])
df.set_index('DATA_TIME', inplace=True)

# 按天进行重采样，并将每天的数据存储为列表
df_daily = df.resample('D').apply(list)

hour_date = pd.DataFrame()

# 遍历每天的日期
for day in df_daily.index:
    # 生成该天的每个小时的时间序列
    date_range = pd.date_range(day, periods=24, freq='H')
    # 将该天的数据转化为 DataFrame，并设置索引为时间序列
    daily_df = pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['value']).set_index(date_range)
    # 将该天的数据添加到结果 DataFrame 中
    hour_date = pd.concat([hour_date, daily_df])

print(hour_date)

其中，`pd.date_range(day, periods=24, freq='H')` 用于生成从 `day` 开始的 24 个小时的时间序列，`pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['value']).set_index(date_range)` 将该天的数据转化为 DataFrame，并设置索引为时间序列，`pd.concat([hour_date, daily_df])` 将该天的数据添加到结果 DataFrame 中。