python resample的kind参数

在Python中，resample函数的kind参数用于指定重采样方法。具体来说，kind参数可以取以下值：

1. 'linear': 线性插值，使用线性函数来估计新采样点的值。
2. 'nearest': 最近邻插值，使用离新采样点最近的原始采样点的值。
3. 'zero': 零阶插值，使用最近的原始采样点的值。
4. 'slinear': 一次样条插值，使用一次样条函数来估计新采样点的值。
5. 'quadratic': 二次样条插值，使用二次样条函数来估计新采样点的值。
6. 'cubic': 三次样条插值，使用三次样条函数来估计新采样点的值。
7. 'previous': 使用最近的原始采样点的值。
8. 'next': 使用最近的下一个原始采样点的值。

默认情况下，kind参数的取值为'linear'，即使用线性插值。

相关问题

python resample

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。

python resample函数中的kind有哪些方法

Python中的resample()函数是用来对时间序列数据进行重新采样的。在resample函数中，参数kind用来指定重新采样的方式，一共有以下几种取值：

1. 'linear': 线性插值，对于缺失数据，用线性函数逐段连接已有数据点进行插值。

2. 'nearest': 最近邻插值，对于缺失数据，用已有数据点中离它最近的值进行插值。

3. 'zero': 零阶插值（阶梯插值），对于缺失数据，用已有数据点中最近的值进行插值。

4. 'slinear': 一阶样条插值，对于缺失数据，用一次多项式连接已有数据点进行插值。

5. 'quadratic': 二次样条插值，对于缺失数据，用二次多项式连接已有数据点进行插值。

6. 'cubic': 三次样条插值，对于缺失数据，用三次多项式连接已有数据点进行插值。

其中，默认值为'linear'。