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中dataframe的resample函数怎么用

您好，关于您的问题，Python中pandas库中的resample函数用于将时间序列转换为周期性的。其使用方法如下：

1.导入pandas库

import pandas as pd

2.创建时间序列数据表

data = pd.read_csv("data.csv", index_col="date", parse_dates=True)

3.使用resample函数转换时间序列周期

data_monthly = data.resample("M").sum()

其中 "M" 代表按月份采样，其它常用的参数包括："D"：按每天采样；"W"：按每周采样；"Q"：按每季度采样。

希望这个回答能够帮到您！

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。