python 用df.resample后，会添加时间数据

是的，当你使用 `df.resample` 对 DataFrame 进行重采样时，返回的结果中会包含一个新的时间索引。这个时间索引是根据重采样规则生成的，它的取值范围是原始时间索引的最小值和最大值之间的所有时间点。例如，如果你将数据按天进行重采样，那么新的时间索引将包含原始时间索引中的每一天。

如果你不需要新的时间索引，可以使用 `groupby` 函数对 DataFrame 进行分组操作，而不是使用 `resample` 函数。例如，如果你想按天对 DataFrame 进行分组，并对每个分组进行聚合操作，可以这样实现：

import pandas as pd

# 假设 df 是一个 DataFrame，其中包含时间序列数据
df = ...

# 将 df 按天进行分组，并对每个分组进行求和操作
df_grouped = df.groupby(pd.Grouper(freq='D')).sum()

这样，`df_grouped` 中将不包含新的时间索引，而是按照天数进行分组的结果，并对每个分组进行了求和操作。需要注意的是，`groupby` 函数的参数是一个 `pd.Grouper` 对象，它表示按照什么频率进行分组。在上面的例子中，`freq='D'` 表示按照天数进行分组。你可以根据需要选择其他的分组频率。

相关问题

python 用df.resample会补充时间数据，禁止补充

在 Pandas 中，`resample` 方法默认会对时间序列进行重采样，并在需要的情况下补齐缺失的时间数据。如果你不想补全缺失的时间数据，可以在调用 `resample` 方法时显式指定 `fill_method=None` 参数。

例如，如果你有一个名为 `df` 的 DataFrame 对象，对其进行重采样并禁止补齐缺失数据的代码可以如下所示：

df.resample('1D', fill_method=None)

在上述代码中，`'1D'` 表示重采样的频率为每天（day），`fill_method=None` 表示禁止补全缺失数据。你可以根据需要调整上述代码中的重采样频率和其他参数。

python 用df.resample后，有的列会丢掉

在使用 `df.resample` 对 DataFrame 进行重采样时，可能会出现某些列丢失的情况。这通常是因为某些列在重采样后不具备可重采样的特性，比如字符串类型、布尔类型等。此时可以使用 `agg` 函数对重采样后的结果进行聚合操作，以保留所有列。例如：

import pandas as pd

# 假设 df 是一个 DataFrame，其中包含时间序列数据
df = ...

# 对 df 进行重采样，并对所有列进行求和操作
df_resampled = df.resample('D').agg('sum')

这样，`df_resampled` 中将包含所有原始数据的列，且数据已经按照重采样规则进行了聚合操作。当然，你也可以根据需要使用其他的聚合函数，比如 `mean`、`max`、`min` 等。