resample函数使用实例

resample函数是用于重采样的函数，可以将一个时间序列数据的采样频率从一个时间间隔调整为另一个时间间隔。以下是一个使用resample函数的实例：

import pandas as pd

# 创建一个时间序列数据
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], index=pd.date_range('2021-01-01', periods=10, freq='D'))

# 将频率从天（'D'）调整为小时（'H'）
resampled_data = data.resample('H').asfreq()

print(resampled_data)

输出结果为：

2021-01-01 00:00:00     1.0
2021-01-01 01:00:00     NaN
2021-01-01 02:00:00     NaN
2021-01-01 03:00:00     NaN
2021-01-01 04:00:00     NaN
                       ... 
2021-01-09 20:00:00     NaN
2021-01-09 21:00:00     NaN
2021-01-09 22:00:00     NaN
2021-01-09 23:00:00     NaN
2021-01-10 00:00:00    10.0
Freq: H, Length: 217, dtype: float64

在这个示例中，我们首先创建了一个时间序列数据（data），它的频率是每天一次（'D'）。然后使用resample函数将其重采样为每小时一次（'H'），并使用asfreq方法填充缺失值。最后，我们打印了重采样后的数据（resampled_data）。