【Pandas重采样】

重采样是在时间序列数据处理中常用的技术之一。重采样允许我们在不同的时间间隔内重新排列数据，

什么是重采样？

重采样是指将时间序列数据从一个时间频率转换为另一个时间频率的过程。它可以分为两种类型：向上采样和向下采样。向上采样是将数据从低频率（例如日频率）转换为高频率（例如小时频率），而向下采样则相反，将数据从高频率转换为低频率。Pandas库提供了丰富的功能来进行重采样操作。

重采样的应用

import pandas as pd

# 读取CSV文件，假设包含'Date'和'Price'列
data = pd.read_csv('stock_data.csv', parse_dates=['Date'], index_col='Date')

接下来，我们可以使用重采样功能将数据从日频率转换为周频率：

# 将数据从日频率重采样为周频率，计算每周的平均价格
weekly_resampled = data.resample('W').mean()

resample()函数

在pandas中，resample()函数是用于对时间序列数据进行重采样的重要工具。重采样是指将数据从一个时间频率转换为另一个时间频率的过程，例如从日频率转换为月频率或从分钟频率转换为小时频率。

resample()函数可以与时间索引的DataFrame对象一起使用，它的基本语法如下：

resampled_data = df.resample(rule)

• df：表示输入的时间序列数据，通常是一个带有时间索引的DataFrame对象。
• rule：表示重采样的规则，可以是一个字符串（例如，'M’表示按月重采样，'H’表示按小时重采样等）或一个pandas的DateOffset对象。

resample()函数的返回结果是一个Resampler对象，我们可以在该对象上应用聚合函数（例如sum()、mean()等）来汇总数据。

重采样的常用规则（rule）包括：

• ‘M’：按月份进行重采样
• ‘W’：按周进行重采样
• ‘D’：按日进行重采样
• ‘H’：按小时进行重采样
• ‘T’：按分钟进行重采样

resample()函数在时间序列数据处理中非常有用，可以帮助我们在不丢失重要信息的情况下将数据转换为我们需要的频率，从而更好地分析和理解数据。