Pandas数据重采样（Resample）的三种使用方法详解

Pandas数据重采样是Pandas中常用的数据处理技术，它可以将不同频率的时间序列数据转换成统一的频率。Pandas数据重采样一般使用Resample函数，它可以实现对数据的重采样和聚合操作，可以将数据转换为每秒、每分钟、每小时、每天、每周、每月、每季度和每年等不同时间间隔。

Pandas数据重采样的三种使用方法

Pandas数据重采样的三种使用方法分别是：

• 1.使用resample()函数重新采样：使用resample()函数可以将一个时间序列数据转换成另一个时间序列数据，例如从每分钟数据转换成每小时数据。resample()函数的基本语法如下：

  data.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, level=None)

• 2.使用asfreq()函数重新采样：使用asfreq()函数可以将一个时间序列数据转换成另一个时间序列数据，例如从每小时数据转换成每分钟数据。asfreq()函数的基本语法如下：

  data.asfreq(freq, method=None, how=None, normalize=False, fill_value=None)

• 3.使用groupby()函数重新采样：使用groupby()函数可以将一个时间序列数据按照某一个时间维度进行分组，例如按照每天、每周、每月或每季度进行分组。groupby()函数的基本语法如下：

  data.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs)

使用示例

下面是一个使用resample()函数和asfreq()函数重新采样的示例：

# 导入Pandas库
import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = pd.DataFrame({'date':['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04', '2020-01-05', '2020-01-06', '2020-01-07', '2020-01-08', '2020-01-09', '2020-01-10'],
                     'value':[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]})

# 将DataFrame转换为时间序列
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data = data.set_index('date')

# 使用resample()函数将每天的数据转换为每周的数据
data_weekly = data.resample('W').sum()

# 使用asfreq()函数将每周的数据转换为每天的数据
data_daily = data_weekly.asfreq('D', method='ffill')

上面的代码使用resample()函数将每天的数据转换为每周的数据，使用asfreq()函数将每周的数据转换为每天的数据。