python dataframe中resample函数有多少种周期

在pandas中，`resample`函数可以用来对时间序列数据进行重采样。可以使用不同的参数来指定重采样的周期，常用的周期包括：

- `"D"`：按天重采样
- `"W"`：按周重采样
- `"M"`：按月重采样
- `"Q"`：按季度重采样
- `"Y"`：按年重采样

此外，还可以使用其他的周期参数，例如：

- `"H"`：按小时重采样
- `"T"` 或 `"min"`：按分钟重采样
- `"S"`：按秒重采样

具体来说，pandas支持的重采样周期非常多，详细的内容可以参考官方文档：[Resampling — pandas 1.3.4 documentation](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timeseries.html#resampling)。

相关问题

python dataframe resample

在Python中，使用pandas库的DataFrame对象可以对时间序列数据进行重新采样。重新采样可以将数据从一个时间频率转换为另一个时间频率，例如从日频率转换为月频率或年频率。

要对DataFrame对象进行重新采样，可以使用`resample()`函数。这个函数可以传入一个字符串参数，表示新的时间频率，例如"D"表示日频率，"M"表示月频率。然后，可以通过调用聚合函数（例如mean、sum、count等）对重新采样后的数据进行聚合计算。

以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame对象
data = {'date': pd.date_range(start='1/1/2022', periods=100, freq='D'),
        'value': range(100)}
df = pd.DataFrame(data)

# 将数据重新采样为月频率，并计算每个月的总和
df_resampled = df.resample('M', on='date').sum()

print(df_resampled)

这段代码首先创建了一个示例的DataFrame对象，包含了从2022年1月1日开始的连续100天的日期和对应的数值。然后，使用`resample()`函数将数据重新采样为月频率，并通过调用`sum()`函数计算每个月的总和。最后，打印出重新采样后的DataFrame对象。

请注意，`resample()`函数的`on`参数用于指定需要重新采样的时间列，默认情况下会自动推断时间列。在示例中，我们显式地将`on`参数设置为'date'，以指定按照'date'列进行重新采样。

希望这个示例对你有帮助！如果你有更多关于重新采样的问题，请随时提问。

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。