pandas的resample重采样的使用

Pandas中的resample，重新采样，是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。 降采样：高频数据到低频数据 升采样：低频数据到高频数据 主要函数：resample()（pandas对象都会有这个方法） resample方法的参数 参数 说明 freq 表示重采样频率，例如‘M’、‘5min’，Second(15) how=’mean’ 用于产生聚合值的函数名或数组函数，例如‘mean’、‘ohlc’、np.max等，默认是‘mean’，其他常用的值由：‘first’、‘last’、‘median’、‘max’、‘min’ 在数据分析领域，特别是涉及到时间序列数据的处理时，Pandas库的`resample`功能显得尤为重要。`resample`是一个非常强大的工具，它允许我们对数据进行重新采样，从而改变数据的时间频率，无论是从高频数据降采样到低频数据，还是从低频数据升采样到高频数据。下面我们将详细探讨`resample`的各种用法和参数。 `resample`方法是针对Pandas的DataFrame或Series对象的，它可以方便地对时间序列数据进行重采样和频率转换。重采样通常涉及两个主要的操作：降采样（downsampling）和升采样（upsampling）。 降采样是从高频数据转换为低频数据，例如，从每分钟的数据转换为每小时的数据。这通常用于汇总数据，例如计算每小时的平均值、最大值或最小值。 升采样则是相反的过程，从低频数据转换为高频数据。这通常需要进行插值，如向前填充（ffill）或向后填充（bfill）以填充缺失值。 `resample`方法的关键参数包括： 1. `freq`：定义新的采样频率，可以是预定义的字符串如'M'（月）、'D'（日）、'5min'（每5分钟）等，也可以是自定义的时间间隔，如Second(15)表示每15秒。 2. `how`：定义如何聚合数据，默认是'mean'，可以是'first'、'last'、'median'、'max'、'min'等，或者自定义的函数，例如计算标准差、中位数等。 3. `axis`：默认为0，表示沿着行（纵轴）进行重采样，如果设置为1，则沿着列（横轴）进行。 4. `fill_method`：在升采样时指定如何填充新产生的空值，如'ffill'（前向填充）和'bfill'（后向填充）。 5. `closed`和`label`：这两个参数控制降采样时的时间桶边界，例如是否将时间段的右端闭合，以及聚合值的标签设置。 6. `loffset`：用于调整聚合标签的时间偏移，例如提前或延后一定时间。 7. `limit`：在进行填充时，限制可以填充的最大间隔数。 8. `kind`：确定聚合到时期（'period'）还是时间戳（'timestamp'）。 9. `convention`：在重采样时期时，设定从低频率到高频率转换的规则，可以是'start'或'end'。 例如，以下代码展示了`resample`的一些基本操作： ```python # 创建一个分钟级的Series index = pd.date_range('1/1/2000', periods=9, freq='T') series = pd.Series(range(9), index=index) # 降采样为每3分钟 series.resample('3T').sum() # 降采样并改变标签和闭合方式 series.resample('3T', label='right', closed='right').sum() ``` 此外，`resample`还可以配合`asfreq`、`pad`、`bfill`等方法进行数据填充： ```python # 升采样到每30秒 series.resample('30S').asfreq() # 使用pad填充缺失值 series.resample('30S').pad() # 使用bfill填充缺失值 series.resample('30S').bfill() ``` 通过这些例子，我们可以看到`resample`方法的强大和灵活性，它使得在处理时间序列数据时能够方便地转换数据频率，从而适应不同的分析需求。理解并熟练掌握`resample`的用法，对于处理金融、气象、物联网等领域的大量时间序列数据至关重要。