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。

相关问题

pandas resample

pandas中的`resample`函数用于对时间序列数据进行重采样操作，可以将时间序列数据转换为更高频率或更低频率的时间序列数据。在重采样时，需要指定一个新的时间间隔（如日、周、月、季度等），并对原始数据进行聚合操作（如求和、求平均、计数等）。主要步骤包括：

1. 将时间序列数据转换为时间索引 `DatetimeIndex`。
2. 使用`resample`函数指定新的时间间隔并选择聚合函数。
3. 对聚合结果进行处理。

例如，将一个每日的时间序列数据转换为每周的时间序列数据，可以使用如下代码：

import pandas as pd

# 创建一个每日的时间序列数据
dates = pd.date_range('2021-01-01', periods=10, freq='D')
data = pd.Series(range(10), index=dates)

# 将每日数据转换为每周数据并求和
weekly_data = data.resample('W').sum()
print(weekly_data)

输出结果为：

2021-01-03     3
2021-01-10    31
Freq: W-SUN, dtype: int64

其中，`resample('W')`表示将数据重采样为每周时间间隔，`sum()`表示对数据进行求和操作。最终的结果是一个每周的时间序列数据，索引为每周的第一天（默认为星期天），对应的值为该周内数据的和。

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。