df.resample('D', on='timestamp').sum()返回值

`df.resample('D', on='timestamp').sum()`会返回一个新的DataFrame对象，其中每一行对应于一个日期，列是原始DataFrame中被聚合的列的汇总值。具体而言，对于每个聚合列，`sum()`函数对于每个日期计算它们的总和。例如，如果原始DataFrame中有一个名为"sales"的列，那么聚合后的DataFrame中的"sales"列将包含每个日期的总销售额。

下面是一个示例，假设我们有一个名为 `df` 的DataFrame对象，其中包含一个名为"timestamp"的时间列和一个名为"sales"的销售额列，我们可以使用 `resample()` 函数按日重采样，并对"sales"列进行求和，代码如下：

import pandas as pd

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
daily_sales = df.resample('D', on='timestamp').sum()

此时，`daily_sales` 将是按日进行重采样后的DataFrame对象，其中每一行对应于每个日期，"sales"列包含该日期的总销售额。

相关问题

data2 = xr.open_dataset(file_path)[target_var].loc['1962-01-01':'2014-12-12', :, :] data = data2.loc[data2.time.dt.month.isin([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])].resample(time='Y').mean(dim='time').values#.mean(dim=['time']).values data1 = data.flatten() # print(data1.shape) model[i] = data1 # print(model[i].shape) data_spring = data2.loc[data2.time.dt.month.isin([3, 4, 5])].resample(time='Y').mean(dim='time').values#.mean(dim=['time']).values data1_spring = data_spring.flatten() print(model_spring[i].shape) print(data1_spring.shape) model_spring[i] = data1_spring data_summer = data2.loc[data2.time.dt.month.isin([6, 7, 8])].resample(time='Y').mean(dim='time').values#.mean(dim=['time']).values data1_summer = data_summer.flatten() model_summer[i] = data1_summer data_autumn = data2.loc[data2.time.dt.month.isin([9, 10, 11])].resample(time='Y').mean(dim='time').values#.mean(dim=['time']).values data1_autumn = data_autumn.flatten() model_autumn[i] = data1_autumn data_winter = data2.loc[data2.time.dt.month.isin([12, 1, 2])].resample(time='Y').mean(dim='time').values#.mean(dim=['time']).values data1_winter = data_winter.flatten() model_winter[i] = data1_winter i = i + 1这样读取速度太慢了，可不可以帮我优化一下

可以考虑以下优化：

1. 读取数据时可以使用延迟加载的方式，即设置 `chunks` 参数，将数据分块读取，可以减少一次性加载数据占用的内存和读取时间。

2. 通过向量化操作，直接将 `data1_spring`, `data1_summer`, `data1_autumn`, `data1_winter` 合并成一个二维数组，然后使用切片操作将其赋值给 `model_spring`, `model_summer`, `model_autumn`, `model_winter`，这样可以减少循环赋值的时间。

下面是优化后的代码：

data2 = xr.open_dataset(file_path)[target_var].loc['1962-01-01':'2014-12-12', :, :]
data = data2.loc[data2.time.dt.month.isin([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])].resample(time='Y').mean(dim='time').chunk({'latitude': 50, 'longitude': 50, 'time': -1})
data_spring = data2.loc[data2.time.dt.month.isin([3, 4, 5])].resample(time='Y').mean(dim='time').chunk({'latitude': 50, 'longitude': 50, 'time': -1})
data_summer = data2.loc[data2.time.dt.month.isin([6, 7, 8])].resample(time='Y').mean(dim='time').chunk({'latitude': 50, 'longitude': 50, 'time': -1})
data_autumn = data2.loc[data2.time.dt.month.isin([9, 10, 11])].resample(time='Y').mean(dim='time').chunk({'latitude': 50, 'longitude': 50, 'time': -1})
data_winter = data2.loc[data2.time.dt.month.isin([12, 1, 2])].resample(time='Y').mean(dim='time').chunk({'latitude': 50, 'longitude': 50, 'time': -1})

model = np.zeros((len(files), data.size), dtype='float32')
model_spring = np.zeros((len(files), data_spring.size), dtype='float32')
model_summer = np.zeros((len(files), data_summer.size), dtype='float32')
model_autumn = np.zeros((len(files), data_autumn.size), dtype='float32')
model_winter = np.zeros((len(files), data_winter.size), dtype='float32')

i = 0
for d, s, su, a, w in zip(data, data_spring, data_summer, data_autumn, data_winter):
    data1 = d.values.flatten()
    data1_spring = s.values.flatten()
    data1_summer = su.values.flatten()
    data1_autumn = a.values.flatten()
    data1_winter = w.values.flatten()

    model[i] = data1
    model_spring[i:i+len(data1_spring)] = data1_spring.reshape(-1, data_spring.shape[1])
    model_summer[i:i+len(data1_summer)] = data1_summer.reshape(-1, data_summer.shape[1])
    model_autumn[i:i+len(data1_autumn)] = data1_autumn.reshape(-1, data_autumn.shape[1])
    model_winter[i:i+len(data1_winter)] = data1_winter.reshape(-1, data_winter.shape[1])

    i += 1

df.resample

`df.resample()` 是 Pandas 中用于重采样时间序列数据的方法。它可以根据指定的频率对时间序列数据进行重新采样，例如将高频率数据转换为低频率数据（降采样）或将低频率数据转换为高频率数据（升采样）。

`df.resample()` 的基本语法如下：

df.resample(rule, [options])

其中，`df` 是一个 Pandas DataFrame 对象，`rule` 是重采样的规则，用于指定重采样的频率。可以使用一些字符串别名（如 'D' 表示每日，'M' 表示每月）或 Pandas 的 Offset 对象来表示频率。可选的 `[options]` 参数用于指定其他的重采样选项，例如如何处理缺失值或边界值。

重采样后，可以使用一些聚合函数（如 `mean()`、 `sum()`、 `first()`、 `last()` 等）对每个重采样时间窗口中的数据进行汇总计算。

以下是一个示例，展示如何使用 `df.resample()` 对每日股票收盘价数据进行降采样到每月，并计算每月的平均收盘价：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    '日期': pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-12-31', freq='D'),
    '收盘价': range(365)
})

# 将 '日期' 列设置为索引
df.set_index('日期', inplace=True)

# 降采样到每月，并计算每月的平均收盘价
monthly_avg_close = df['收盘价'].resample('M').mean()

print(monthly_avg_close)

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