resample如何调整采样比例

`resample`是Pandas库中的函数，主要用于数据的时间序列重采样，即改变数据的频率，比如从日频率转换到周频率、月频率等。调整采样比例通常涉及以下几个步骤：

1. **读取数据**：首先加载含有时间戳的数据集，例如DataFrame或Series。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['datetime_column'])

2. **设定目标频率**：指定你想要将时间序列转化为的新的频率，如`'D'`代表每日，`'W'`代表每周，`'M'`代表每月首日等。

target_freq = 'W'

3. **应用resample**：对时间序列进行重采样，可以选择`resample`方法，并使用相应的方法（如平均、累计总和等）处理组内值。

df_resampled = df.resample(target_freq).mean()  # 使用平均值
# 或者 df_resampled = df.resample(target_freq).sum()  # 如果你想保留每个组内的总和

4. **向下填充、向前填充或丢弃**：如果原始数据在新频率下有缺失，可以选择填充（如`fillna`），或者直接删除（`dropna`）。

df_resampled = df_resampled.fillna(method='ffill')  # 填充前一个值
# 或 df_resampled = df_resampled.dropna()  # 删除缺失值