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的resample

Python中的resample是pandas库中的一个函数，用于对时间序列数据进行重采样。重采样是指将时间序列数据从一个频率转换为另一个频率的过程，例如将每日数据转换为每周数据。resample函数可以根据指定的规则对时间序列数据进行重采样，并提供了多种参数来控制重采样的方式和结果。其中，比较关键的参数包括rule（重采样规则）、closed（重采样区间的闭合方式）、label（重采样结果的标签方式）等。通过使用resample函数，可以方便地对时间序列数据进行处理和分析。