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是对原样本重新处理的一个方法，用于重新采样时间序列数据。通过resample方法，可以方便地对常规时间序列数据进行重新采样和频率转换。

在使用resample方法时，可以使用不同的参数来指定重新采样的频率，例如使用'sum'方法来对时间序列数据进行求和操作。此外，也可以使用apply方法传递一个自定义函数来对时间序列数据进行处理。

对于已弃用的loffset参数，可以使用from pandas.tseries.frequencies import to_offset来替换。这个参数可以用于对重新采样后的时间索引进行偏移调整。例如，可以使用to_offset(loffset)来调整重新采样后的时间索引的偏移量。

综上所述，pandas的resample方法提供了一种便捷的方式来对时间序列数据进行重新采样和频率转换，可以通过使用不同的参数和自定义函数来实现不同的处理需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pandas中resample方法详解](https://blog.csdn.net/weixin_40426830/article/details/111512471)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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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。