Python 用resample把年度、月度数据转为日度数据

如果你有一个年度或月度的时间序列数据，想要将其转换为日度数据，可以使用Python中的resample函数。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个月度时间序列数据
dates = pd.date_range('20210101', periods=12, freq='M')
data = pd.Series(range(12), index=dates)

# 将月度数据转换为日度数据
data_daily = data.resample('D').ffill()

print(data_daily.head())

在这个例子中，我们首先使用pandas的date_range函数创建了一个包含12个月的时间序列数据。然后，我们使用resample函数将这个月度数据转换为日度数据，并使用ffill方法将缺失的数据填充为前面的值。最后，我们打印出了转换后的日度数据的前几行。

同样地，如果你有一个年度数据，可以将resample的参数改为'Y'即可。

相关问题

python代码用resample季度数据生成月度数据

好的，您可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({'value': [10, 20, 30, 40]},
                    index=pd.date_range('20210101', periods=4, freq='Q'))

# 用 resample 将季度数据转换为月度数据
resampled_data = data.resample('M').interpolate()

print(resampled_data)

这里我们首先创建了一个示例数据集，包含四个季度的数据，并按季度频率（Q）设置索引。接下来，我们使用 resample 方法将季度数据重新采样到月度数据，并使用 interpolate 方法将中间值插值以填充缺失值。最后，我们打印出变换后的数据集。

python dataframe resample

在Python中，使用pandas库的DataFrame对象可以对时间序列数据进行重新采样。重新采样可以将数据从一个时间频率转换为另一个时间频率，例如从日频率转换为月频率或年频率。

要对DataFrame对象进行重新采样，可以使用`resample()`函数。这个函数可以传入一个字符串参数，表示新的时间频率，例如"D"表示日频率，"M"表示月频率。然后，可以通过调用聚合函数（例如mean、sum、count等）对重新采样后的数据进行聚合计算。

以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame对象
data = {'date': pd.date_range(start='1/1/2022', periods=100, freq='D'),
        'value': range(100)}
df = pd.DataFrame(data)

# 将数据重新采样为月频率，并计算每个月的总和
df_resampled = df.resample('M', on='date').sum()

print(df_resampled)

这段代码首先创建了一个示例的DataFrame对象，包含了从2022年1月1日开始的连续100天的日期和对应的数值。然后，使用`resample()`函数将数据重新采样为月频率，并通过调用`sum()`函数计算每个月的总和。最后，打印出重新采样后的DataFrame对象。

请注意，`resample()`函数的`on`参数用于指定需要重新采样的时间列，默认情况下会自动推断时间列。在示例中，我们显式地将`on`参数设置为'date'，以指定按照'date'列进行重新采样。

希望这个示例对你有帮助！如果你有更多关于重新采样的问题，请随时提问。