resample('M')
时间: 2023-08-27 09:04:02 浏览: 80
`resample('M')` 是 Pandas 中用于对时间序列进行重采样的方法之一。这个方法的意思是按照月份(Month)对时间序列进行重采样。具体来说,这个方法将会把时间序列从原来的采样频率(例如天、小时等)转换为月份,然后对每个月的数据进行聚合操作(例如求和、求平均等)。
例如,如果我们有一个名为 `data` 的 DataFrame,它包含有日期列 `date` 和数据列 `value`,我们可以使用以下代码将它按月份进行重采样:
```
data.resample('M', on='date').sum()
```
这将会把 `data` DataFrame 按照每个月的开始时间进行重采样,并对每个月的数据进行求和操作。在这里,`'M'` 表示按照月份进行重采样,`on='date'` 表示使用 `date` 列作为时间序列的索引列,`.sum()` 表示对每个月的数据进行求和操作。
相关问题
对方。resample
`df.resample` 是 Pandas 库中的一个函数,用于对时间序列数据进行重采样操作。它可以帮助我们将数据从一个时间频率转换为另一个时间频率,例如从每天的数据转换为每月的数据。使用 `df.resample`,我们可以指定重采样的规则(例如按天、按周、按月等),并选择要应用的聚合函数(例如求和、平均值、最大值等)来处理在新时间频率上产生的数据。
下面是一个示例使用 `df.resample` 的代码片段:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
'value': [10, 15, 20]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将 'date' 列转换为日期时间类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 将 'date' 列设置为索引
df = df.set_index('date')
# 按每月对数据进行重采样,并计算每月的平均值
df_resampled = df.resample('M').mean()
print(df_resampled)
```
输出结果将是按月重采样后的数据,包含每月的平均值。请注意,`'M'` 表示按月重采样,还可以使用其他频率字符串,如 `'D'` 表示按天重采样,`'W'` 表示按周重采样等等。
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:
```python
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:
```python
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)
```
希望以上内容能够帮助到你!如有其他问题,请随时提问。