pandas 怎么用 resample对数据重采样，频率为100hz

可以使用`resample`方法来对数据进行重采样，可以传入一个字符串来指定重采样的频率，如下所示：

import pandas as pd

# 创建一个时间序列数据（假设频率为1hz）
idx = pd.date_range('2022-01-01', '2022-01-02', freq='1s')
data = pd.Series(range(len(idx)), index=idx)

# 将数据重采样到100hz
data_resampled = data.resample('10ms').ffill()
print(data_resampled)

在上述代码中，我们首先创建了一个时间序列数据，频率为1hz，然后使用`resample`方法将其重采样到100hz，并使用`ffill`方法对缺失值进行填充。其中，字符串`'10ms'`表示重采样的频率为100hz。

相关问题

pandas 怎么用 resample对数据重采样，起始时间为0秒，结束时间为1800秒频率为100hz

可以使用 `resample()` 函数来对 Pandas DataFrame 进行重采样。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例 DataFrame，时间戳为索引
time_index = pd.date_range(start='2022-01-01 00:00:00', end='2022-01-01 00:30:00', freq='10ms')
df = pd.DataFrame({'value': np.random.randn(len(time_index))}, index=time_index)

# 将频率调整为 100Hz，并使用 0 填充缺失值
resampled_df = df.resample('10ms').asfreq().fillna(0)

# 仅保留前 180000 行数据（对应 0-1800 秒）
resampled_df = resampled_df.iloc[:180000]

# 输出结果
print(resampled_df)

在上面的代码中，我们首先使用 `pd.date_range()` 函数创建了一个时间戳索引，然后使用 `np.random.randn()` 函数创建了一些随机数据。

接下来，我们使用 `resample()` 函数将时间频率调整为 100Hz，然后使用 `asfreq()` 方法将缺失值填充为 NaN，并使用 `fillna()` 方法将 NaN 填充为 0。

最后，我们通过切片操作仅保留前 180000 行数据（对应 0-1800 秒），并输出结果。

pandas的 resample()下采样15min

可以使用如下代码对Pandas DataFrame 进行 15 分钟的下采样：

df.resample('15T').mean()

其中，`resample('15T')` 表示对数据进行 15 分钟的下采样，`mean()` 表示对每个 15 分钟的时间窗口内的数据取平均值。你也可以使用其他的聚合函数（如 `sum()` 等）来处理数据。