python resample

Python中的resample函数是用于对时间序列数据进行重采样的函数。它可以将时间序列数据从一个时间频率转换为另一个时间频率。例如，将每天的数据转换为每周的数据或每月的数据。resample函数可以对数据进行聚合操作，例如求和、平均值、最大值、最小值等。

resample函数的语法如下：

DataFrame.resample(rule, axis=, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, base=None, on=None, level=None)

其中，参数rule是重采样的规则，可以是字符串、日期偏移量或时间段。axis参数指定要重采样的轴，默认为，即行轴。closed参数指定重采样区间的闭合方式，label参数指定重采样区间的标签方式。convention参数指定重采样区间的起始点或结束点。kind参数指定重采样的方法，例如求和、平均值等。loffset参数指定重采样后的时间偏移量。base参数指定重采样的基准时间。on参数指定要重采样的列名。level参数指定要重采样的层级。

使用resample函数可以方便地对时间序列数据进行重采样和聚合操作，从而得到更高层次的数据分析结果。

相关问题

python resample函数

Python的Pandas库有一个强大的功能叫做`resample()`，它用于时间序列数据的频率转换或重采样。这个函数允许你在DataFrame或Series上按指定的时间间隔（如每天、每周、每月等）聚合数据，或者创建新的时间序列，比如将日数据转化为月度数据。

基本语法如下：

df.resample(rule, [on=None], how='mean', axis=0, closed=None, label=None, convention=None)

其中：
- `rule`: 时间间隔规则，可以是字符串（如'W'表示每周，'M'表示每月），也可以是Timedelta或freq对象。
- `on`: 如果有分组列，指定在此列上进行重采样。
- `how`: 数据处理方式，默认是'mean'（平均值），还可以选择其他聚合函数，如'sum', 'count', 'min', 'max', 'first', 'last'等。
- `axis`: 默认值0，表示沿行操作；设置为1则沿列操作。
- 其他参数如`closed`, `label`, `convention`用于定义时间段的开始和结束点。

使用`resample()`后，你可以得到一个新的重采样的DataFrame，每个观测值都基于原始数据在新时间尺度上的聚合结果。

python resample函数用法

### 回答1：
Python中的resample函数是用于对时间序列数据进行重采样的函数。它可以将时间序列数据从一个时间频率转换为另一个时间频率。例如，将每天的数据转换为每周的数据或每月的数据。resample函数可以对数据进行聚合操作，例如求和、平均值、最大值、最小值等。

resample函数的语法如下：

DataFrame.resample(rule, axis=, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, base=None, on=None, level=None)

其中，参数rule是重采样的规则，可以是字符串、日期偏移量或时间段。axis参数指定要重采样的轴，默认为，即行轴。closed参数指定重采样区间的闭合方式，label参数指定重采样区间的标签方式。convention参数指定重采样区间的起始点或结束点。kind参数指定重采样的方法，例如求和、平均值等。loffset参数指定重采样后的时间偏移量。base参数指定重采样的基准时间。on参数指定要重采样的列名。level参数指定要重采样的层级。

使用resample函数可以方便地对时间序列数据进行重采样和聚合操作，从而得到更高层次的数据分析结果。

### 回答2：
Python中的resample（重采样）函数，是一个用于对时间序列数据进行重新采样的函数。对于时段不同的两个时间序列，如果想要进行比较或合并，就需要对它们进行重采样，统一时段间隔，这样能够更加精准的比较和合并两个时序数据。

resample函数的基本语法为：

`DataFrame.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, level=None)`

各个参数含义如下：

- rule: 重采样规则字符串或DateOffset对象，规定要重采样的时间间隔。
- how: 降采样时，指定重采样后各时间段内的数值如何计算。通常使用的有sum, mean, std等。
- axis: 轴向，默认为0，即按列进行重采样。
- fill_method: 升采样时，如何用数据填充新增时间戳，例如ffill, bfill等。
- closed: 升采样时，指定新增时间戳的位置关系，例如left, right等。
- label: 升采样时，用于指定新样本的标签位置，以样本的开始或结束为标记。
- convention: start,end,middle是将重采样后的标签设定为每段的开始、结束还是中间。（默认为 start）。
- kind: 重采样方法。一般情况下‘时’或‘周期’。
- loffset: 对重采样后的时间轴标签进行位移
- limit: 限制重采样的结果数量
- on: 对数据集中的某一列进行重采样
- level: 对分层索引的指定层级进行重采样

重采样的方式有两种，一种是升采样，即将低频率的时间序列增加到高频率，如天重采样到小时级别；另一种是降采样，即将高频率的时间序列降低到低频率，如将秒重采样到分钟级别或者小时级别均属于降采样。

总体而言，resample函数在Python数据处理当中相当实用，能够迅速处理并分析各类时间序列数据，对于需要对时间类数据进行分析或处理的场合，resample函数将成为你必不可少的工具。

### 回答3：
Python中的resample函数是一种非常常用的信号处理函数，它主要用于信号处理中的重采样操作。所谓重采样，就是在保持原始信号数据的条件下，改变采样率，即对信号进行插值或降采样操作。

resample函数的调用方式如下：

scipy.signal.resample(x, num, t=None, axis=0, window=None)

其中，参数解释如下：

- x：要重采样的信号；
- num：新的结果数组中样本点的数量；
- t：可选参数，可以视为重采样之间的时间间隔。默认值为1。如果 t 等于1，则表示信号没有重采样，并且 num 需要大于或等于原始数据中样本点的数量。如果 t 不等于1，则表示重采样，在这种情况下，num 的值可以小于、等于或大于原始数据中样本点的数量。
- axis：可选参数，指定进行重采样的轴，默认值为0。如果给定多个轴，则在每个指定轴上对信号进行重采样；如果给定轴是 None，则沿着数组的第一个轴进行重采样。
- window：可选参数，指定要使用的窗口函数（例如汉明窗）。

resample函数的返回值是一个 NumPy 数组，其形状与原始信号数据的形状相同，但其样本点数量发生了改变。

如果需要对信号进行插值，只需将 num 设置为源数据样本点数量的倍数即可。例如，如果源数据中最初有 100 个样本点，并且希望将信号插值为 300 个样本点，则将 num 设置为 300。

如果希望将信号进行降采样，则需要将 num 设置为小于源数据样本点数量的值。如果要按照 2:1 的比例对信号进行降采样，那么将 num 设置为源数据样本点数量的一半就可以了。

总之，使用 Python 的 resample 函数可以非常方便地进行信号处理中的重采样操作，如插值或降采样。通过合理使用参数，可以实现不同的数据采样要求。