resample函数用法

简介

resample函数是Python中Pandas库的一个强大工具，用于对时间序列数据进行重新采样。它允许以不同的时间间隔对数据进行内插、下采样和上采样，从而为进一步分析和可视化提供灵活性。

参数

resample函数接受多个参数，包括：

• rule: 指定采样频率，例如’D’（天）、’H’（小时）或’M’（分钟）。
• how: 指定填充方法，例如’mean’、’sum’或’max’。
• label: 指定时间戳的标签，例如’left’或’right’。
• loffset: 指定时间戳的偏移量。
• closed: 指定区间是否闭合，默认为’left’。

用法

使用resample函数非常简单。只需将时间戳列作为第一个参数，然后指定rule、how和其他可选参数即可。例如：

“`python
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({‘timestamp’: pd.date_range(‘2023-01-01’, ‘2023-12-31′, freq=’H’),
‘value’: np.random.randn(365 * 24)})

resampled_df = df.resample(‘D’).mean() # 求每日平均值
“`

内插

resample函数可以用于对数据进行内插，即创建没有原始数据点的新时间戳。它的工作原理是使用how参数指定的填充方法进行估计。以下是如何对数据使用线性内插：

python
resampled_df = df.resample('H').interpolate(method='linear')


下采样

resample函数也可以用于对数据进行下采样，即降低采样频率。只需指定一个较大的rule即可。例如，要从小时数据创建每日数据：

python
resampled_df = df.resample('D').mean()


上采样

resample函数还允许对数据进行上采样，即增加采样频率。只需指定一个较小的rule即可。例如，要从小时数据创建分钟数据：

python
resampled_df = df.resample('M').mean()


高级用法

resample函数还有许多高级用法，例如：

• 自定义分组: 使用自定义函数对数据分组。
• 时间偏移量: 通过loffset参数指定时间戳偏移量。
• 数据透视: 将resample与groupby和pivot_table函数相结合以进行高级数据透视。

最佳实践

使用resample函数时，请记住以下最佳实践：

• 仔细选择rule，以确保它与分析目标一致。
• 选择合适的填充方法，以获得最准确的结果。
• 考虑数据频率和可用性，以避免过度采样或采样不足。
• 了解resample函数的不同用法，以发挥其全部潜力。

结论

resample函数是一个功能强大的工具，可用于对时间序列数据进行灵活的重新采样。通过理解其参数和用法，您可以充分利用它来进行高级数据分析和可视化。这些知识将使您能够从时间序列数据中提取有意义的见解并做出明智的决策。

大家好，今天我来给大家介绍一下resample函数的用法。resample函数是pandas库中一个强大的工具，可以对时间序列数据进行灵活的重采样操作。

基本用法

python
df.resample(rule).agg(function)


其中：

• rule：指定重采样的频率和单位，例如'1H'表示每小时重采样一次，'1D'表示每天重采样一次。
• agg：指定在重采样后的数据上应用的聚合函数，例如'mean'求平均值，'sum'求和。

自定义重采样频率

如果需要自定义重采样频率，可以使用freq参数：

python
df.resample(freq='23H30min').agg(function)


上面的代码将数据每隔23小时30分钟重采样一次。

指定关闭时间

默认情况下，resample函数会使用数据中的最早时间作为重采样的开始时间。如果需要指定关闭时间，可以使用closed参数：

python
df.resample(rule, closed='right').agg(function)


上面的代码将使用数据中的最晚时间作为重采样的关闭时间。

处理缺失值

resample函数提供了多种处理缺失值的方法：

• fillna：用指定的值填充缺失值。
• bfill：用前一个有效值填充缺失值。
• ffill：用后一个有效值填充缺失值。

python
df.resample(rule).agg(function).fillna(0)


上面的代码将用0填充重采样后的缺失值。

使用偏移量

resample函数还允许使用偏移量来调整重采样的起始时间：

python
df.resample(rule, offset='1H').agg(function)


上面的代码将在重采样前将起始时间向后偏移1小时。

对不规则时间序列数据重采样

如果数据的时间戳不规则，可以使用asfreq参数指定重采样的频率：

python
df.asfreq(rule).resample(rule).agg(function)


上面的代码将首先将数据转换为指定频率，然后再进行重采样。

示例

让我们通过一个示例来说明resample函数的用法：

“`python
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
‘date’: [‘2023-01-01’, ‘2023-01-02’, ‘2023-01-03’, ‘2023-01-04’, ‘2023-01-05’],
‘value’: [10, 20, 30, 40, 50]
})

resampled_df = df.resample(‘1H’).mean()

print(resampled_df)
“`

输出：


value
2023-01-01 00:00:00 10.0
2023-01-01 01:00:00 20.0
2023-01-01 02:00:00 30.0
2023-01-01 03:00:00 40.0
2023-01-01 04:00:00 50.0


在上面的示例中，我们每小时对value列进行了重采样并求取了平均值。

总结

resample函数是一个强大的工具，可以对时间序列数据进行灵活的重采样。通过理解其基本用法、自定义选项和处理缺失值的方法，您可以有效地利用该函数来满足您的数据分析需求。

Resample 函数是 Pandas 库中一个强大的工具，它允许你以各种频率对时间序列数据进行重新采样，从而方便数据分析和可视化。

语法

python
resample(rule, how=None, fill_method=None, label=None, axis=0, closed=None, loffset=None, kind=None, on=None, level=None)


参数

• rule: 指定新采样频率的字符串或 Pandas offset 对象。
• how: 对于每个时间间隔，如何处理数据。默认情况下，它会计算每个时间间隔内的平均值，但你可以指定其他聚合函数，如求和、最大值或最小值。
• fill_method: 指定如何填充缺少的值。默认情况下，它会使用前一个值进行填充，但你可以指定其他填充方法，如插值或填充零。
• label: 指定采样频率左或右标记的位置。默认情况下，它位于每个时间间隔的左侧。
• axis: 指定要重新采样的轴。默认为 0，表示行。
• closed: 指定时间间隔是否闭合。默认情况下，它为左闭右开。
• loffset: 指定时间间隔的偏移量。
• kind: 指定要使用的插值方法。默认情况下，它使用最近邻插值，但你可以指定其他插值方法，如线性或二次插值。
• on: 指定要重新采样的列名。
• level: 指定要重新采样的层次结构级别。

用法

可以使用以下步骤使用 resample 函数：

1. 将 Pandas DataFrame 导入你的 Python 脚本中。
2. 调用 resample 函数，指定所需的采样频率和聚合函数。
3. 如果你需要填充缺少的值或设置其他选项，可以指定相应的参数。
4. 将结果存储在一个新的 DataFrame 中以进行进一步分析。

示例

假设你有一个包含每天股票价格的 DataFrame：

“`python
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
‘date’: [‘2023-01-01’, ‘2023-01-02’, ‘2023-01-03’, ‘2023-01-04’, ‘2023-01-05’],
‘price’: [100, 105, 110, 115, 120]
})
“`

你可以使用 resample 函数将数据重新采样为每周频率，并计算每个星期的平均价格：

python
resampled_df = df.resample('W', on='date').mean()


这将产生一个新的 DataFrame，其中包含每个星期的平均价格：


date price
0 2022-12-31 101.666667
1 2023-01-07 115.000000


使用场景

Resample 函数有许多使用场景，包括：

• 将数据从一个频率重新采样到另一个频率，以进行比较或可视化。
• 聚合数据以计算总和、平均值或其他统计信息。
• 填充丢失的数据，以获得更完整的数据集。
• 创建基于时间的索引，用于加入来自不同来源的数据。

注意

• 确保你的数据已经按时间顺序排列，否则 resample 函数可能无法正常工作。
• 仔细选择填充方法，以避免引入偏差或错误。
• 考虑使用其他 Pandas 函数，如 groupby() 和 apply()，以获得更灵活的数据处理操作。