Pandas重采样:resample()与asfreq()方法详解
"Pandas的resample()函数用于对时间序列数据进行重采样,它可以改变数据的频率。重采样分为降采样(downsampling)和增采样(upsampling)。降采样是从高频数据降低到低频,而增采样则相反。在进行重采样时,需要考虑两个关键因素:区间闭合的方向(通过参数closed设定)和聚合元素的标记方式(通过参数label设定)。默认情况下,区间是左闭合(closed='left')且聚合元素的标签为区间左端点(label='left')。 例如,创建一个从2018年8月3日00:00开始,每隔1分钟的12个时间点的时间序列数据。然后使用resample()函数将数据以5分钟为间隔进行降采样,计算每个5分钟区间内的总和。默认情况下,第一个5分钟区间从2018-08-03 00:00:00到2018-08-03 00:04:59,其总和为10,并且标签是区间左端点2018-08-03 00:00:00。 如果改变闭合方向为右闭合(closed='right'),则第一个区间变成2018-08-02 23:55:01到2018-08-03 00:00:00,由于没有数据,所以总和为0,而标签仍然是左端点2018-08-02 23:55:00。 asfreq() 此外,Pandas还提供了asfreq()函数,它用于将时间序列数据转换为特定的频率。这个函数会保留所有原始观测值,对于缺失的新频率点,它可以通过填充或插值来处理。例如,如果有一个每小时的数据,想将其转换为每15分钟,asfreq()会生成新的15分钟频率的时间序列,并用原始数据填充或插值。 在实际应用中,重采样和频度转换对于分析不同时间尺度的数据、处理数据不完整情况以及计算不同时间段内的统计量(如日均值、周平均等)至关重要。在进行这些操作时,理解如何设置和控制闭合方向和标签是非常重要的,因为它直接影响结果的准确性和一致性。"
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