dataframe.resample()
时间: 2023-04-29 19:07:22 浏览: 288
'dataframe.resample()' 是 pandas 中的一个用法,用于对时间序列数据进行重新采样,改变其频率和时间间隔。DataFrame 数据类型可以使用该方法,通过设定新的采样频率和插值方式来重构时间序列数据。
相关问题
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:
```python
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:
```python
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)
```
希望以上内容能够帮助到你!如有其他问题,请随时提问。
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:
```python
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:
```python
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。