pandas resample

pandas中的`resample`函数用于对时间序列数据进行重采样操作，可以将时间序列数据转换为更高频率或更低频率的时间序列数据。在重采样时，需要指定一个新的时间间隔（如日、周、月、季度等），并对原始数据进行聚合操作（如求和、求平均、计数等）。主要步骤包括：

1. 将时间序列数据转换为时间索引 `DatetimeIndex`。
2. 使用`resample`函数指定新的时间间隔并选择聚合函数。
3. 对聚合结果进行处理。

例如，将一个每日的时间序列数据转换为每周的时间序列数据，可以使用如下代码：

import pandas as pd

# 创建一个每日的时间序列数据
dates = pd.date_range('2021-01-01', periods=10, freq='D')
data = pd.Series(range(10), index=dates)

# 将每日数据转换为每周数据并求和
weekly_data = data.resample('W').sum()
print(weekly_data)

输出结果为：

2021-01-03     3
2021-01-10    31
Freq: W-SUN, dtype: int64

其中，`resample('W')`表示将数据重采样为每周时间间隔，`sum()`表示对数据进行求和操作。最终的结果是一个每周的时间序列数据，索引为每周的第一天（默认为星期天），对应的值为该周内数据的和。