时间序列重采样python
时间: 2023-11-09 09:02:23 浏览: 124
时间序列重采样是指将时间序列从一个频率转换为另一个频率的过程。在Python中，可以使用pandas库中的resample()函数来进行时间序列重采样。
例如，将一个按天采样的时间序列重采样为按周采样的时间序列，可以使用以下代码：
```python
import pandas as pd
# 创建一个按天采样的时间序列
dates = pd.date_range('20210101', periods=10, freq='D')
ts = pd.Series(range(10), index=dates)
# 将时间序列重采样为按周采样
ts_resampled = ts.resample('W').sum()
print(ts)
print(ts_resampled)
```
输出结果为：
```
2021-01-01 0
2021-01-02 1
2021-01-03 2
2021-01-04 3
2021-01-05 4
2021-01-06 5
2021-01-07 6
2021-01-08 7
2021-01-09 8
2021-01-10 9
Freq: D, dtype: int64
2021-01-03 3
2021-01-10 39
Freq: W-SUN, dtype: int64
```
在上面的代码中，我们首先创建了一个按天采样的时间序列，然后使用resample()函数将其重采样为按周采样的时间序列，并对每个周进行求和操作。
相关问题
重采样 python
重采样是指在时间序列中将数据按照不同的时间间隔重新分组和聚合的过程。在Python中，可以使用pandas库的resample()函数来实现重采样。引用中的示例展示了如何对具有时期索引的数据进行重采样。通过指定频率参数，我们可以将数据按年进行重采样，并计算每年的平均值。而引用中的示例展示了如何将数据按照5分钟的时间块进行聚合，通过求和的方式计算每个时间块的总和。这些示例给出了重采样的基本概念和用法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python_批量重采样](https://download.csdn.net/download/u012131430/10553395)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【Python系列专栏】第七十六篇 时期重采样及频率转换](https://blog.csdn.net/Mrrunsen/article/details/116562577)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
重采样python
### Pandas 数据重采样
在 Python 中处理时间序列数据时，`pandas` 提供了一个强大的工具 `resample()` 来执行重采样操作。此函数允许按照指定的时间频率调整数据的粒度。
对于包含时间戳索引的数据框，可以轻松地将其转换为不同的时间间隔。例如，要将数据从秒级聚合到分钟级别，可采用如下方式：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 构建带有日期索引的日度数据集
data = pd.DataFrame(
np.random.uniform(10, 50, (100, 1)),
index=pd.date_range('2022-01-01', periods=100),
columns=['value']
)
# 将其重采样至每日平均值
daily_avg = data.resample('D').mean()
print(daily_avg)
```
上述代码创建了一组随机数值并设置成按天排列的形式；接着通过调用 `.resample('D')` 方法指定期望的新频率（这里是以‘D’表示每天），最后应用统计汇总方法如均值计算得到新的样本点[^3]。
除了简单的算术运算外，还可以利用其他多种内置的方法来进行更复杂的分析，比如求和(sum)、计数(count)等。此外，在面对缺失值的情况下，也可以自定义填充策略以确保结果的有效性和连续性。
#### 音频文件重采样
当涉及到音频信号处理领域内的重采样任务，则推荐使用专门设计用于此类工作的第三方库—`librosa` 和 `soundfile`。这两个包提供了便捷的功能接口来加载声音片段以及改变它们的采样率而不失真。
下面是一个简单例子展示如何更改WAV格式音轨的播放速度而保持原始质量不变:
首先需要安装必要的依赖项:
```bash
pip install soundfile librosa
```
之后就可以编写Python脚本来完成实际工作了：
```python
import soundfile as sf
import librosa
def change_sampling_rate(input_file_path, output_file_path, target_sr):
# 加载音频文件
audio_data, original_sr = sf.read(input_file_path)
# 执行重采样过程
resampled_audio = librosa.core.resample(audio_data.T, orig_sr=original_sr, target_sr=target_sr).T
# 存储修改后的版本回磁盘上
sf.write(output_file_path, resampled_audio, samplerate=target_sr)
change_sampling_rate('./example.wav', './output_example.wav', 8000)
```
这段程序读取输入的声音文档，并通过设定的目标采样率参数对其进行重新采样，最终保存新生成的结果文件[^2]。
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### 标题知识点：流星Ghost软件包
1. **流星Ghost软件包的用途**：流星Ghost软件包是专为Ghost博客平台设计的流星（Meteor）应用程序。流星是一个开源的全栈JavaScript平台，用于开发高性能和易于编写的Web应用程序。Ghost是一个开源博客平台，它提供了一个简单且专业的写作环境。
2. **软件包的作用**：流星Ghost软件包允许用户在流星平台上轻松集成Ghost博客。这样做的好处是可以利用流星的实时特性以及易于开发和部署的应用程序框架，同时还能享受到Ghost博客系统的便利和美观。
### 描述知识点：流星Ghost软件包的使用方法
1. **软件包安装方式**：用户可以通过流星的命令行工具添加名为`mrt:ghost`的软件包。`mrt`是流星的一个命令行工具，用于添加、管理以及配置软件包。
2. **初始化Ghost服务器**：描述中提供了如何在服务器启动时运行Ghost的基本代码示例。这段代码使用了JavaScript的Promise异步操作，`ghost().then(function (ghostServer) {...})`这行代码表示当Ghost服务器初始化完成后，会在Promise的回调函数中提供一个Ghost服务器实例。
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4. **启动Ghost服务器**：在配置完成之后，通过调用`ghostServer.start()`来启动Ghost服务，使其能够处理博客相关的请求。
5. **Web浏览器导航**：一旦流星服务器启动并运行，用户便可以通过Web浏览器访问Ghost博客平台。
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1. **JavaScript作为流星Ghost软件包的开发语言**：标签指出流星Ghost软件包是使用JavaScript语言开发的。JavaScript是一种在浏览器端广泛使用的脚本语言，它也是流星平台的基础编程语言。
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首先，Docker是一个开源的应用容器引擎，允许开发者打包应用及其依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）。
OpenMediaVault是一个基于Debian的NAS（网络附加存储）解决方案。它专为家庭或小型办公室提供文件共享、网络附加存储以及打印服务。它提供了一个易用的Web界面，通过这个界面用户可以管理服务器配置、网络设置、用户权限、文件服务等。
在描述中提到了一些Docker命令行操作：
1. `git clone`：用于克隆仓库到本地，这里的仓库指的是“docker-images-openmedivault”。
2. `docker build -t omv`：这是一个构建Docker镜像的命令，其中`-t`参数用于标记镜像名称和标签，这里是标记为“omv”。
3. `docker run`：运行一个容器实例，`-t`参数用于分配一个伪终端，`-i`参数用于交互式操作，`-p 80:80`则是将容器的80端口映射到宿主机的80端口。
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- ssh服务：用于远程登录到服务器的协议。
- php5-fpm：是PHP的一个FastCGI实现，用于加速PHP的运行。
- nginx：是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，常用于优化静态内容的分发。
- openmediavault引擎：指的是OpenMediaVault的核心服务。
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描述中还提到了一个步骤：“在System-> Network-> Interfaces中添加带有dhcp的eth0”，这指的是需要在OpenMediaVault的Web管理界面中配置网络接口。`eth0`是网络接口的名称，通常代表第一个以太网接口。DHCP（动态主机配置协议）是一种自动为网络中的设备分配IP地址的协议，这样设备就可以连接网络并开始通信，无需手动配置IP地址。
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综上所述，这些知识点涵盖了从基本的Docker概念、Docker命令行操作、OpenMediaVault服务启动和管理，到具体的网络配置及Docker仓库操作，都是进行Docker化OpenMediaVault部署的关键步骤。
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