(编辑：jimmy 日期: 2024/11/14 浏览：2)
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'
axis=0
默认是纵轴，横轴设置axis=1
fill_method = None
升采样时如何插值，比如‘ffill'、‘bfill'等
closed = ‘right'
在降采样时，各时间段的哪一段是闭合的，‘right'或‘left'，默认‘right'
label= ‘right'
在降采样时，如何设置聚合值的标签，例如，9：30-9：35会被标记成9：30还是9：35,默认9：35
loffset = None
面元标签的时间校正值，比如‘-1s'或Second(-1)用于将聚合标签调早1秒
limit=None
在向前或向后填充时，允许填充的最大时期数
kind = None
聚合到时期（‘period'）或时间戳（‘timestamp'），默认聚合到时间序列的索引类型
convention = None
当重采样时期时，将低频率转换到高频率所采用的约定（start或end）。默认‘end'
首先创建一个Series，采样频率为一分钟。
> index = pd.date_range('1/1/2000', periods=9, freq='T')
> series = pd.Series(range(9), index=index)
> series
2000-01-01 00:00:00 0
2000-01-01 00:01:00 1
2000-01-01 00:02:00 2
2000-01-01 00:03:00 3
2000-01-01 00:04:00 4
2000-01-01 00:05:00 5
2000-01-01 00:06:00 6
2000-01-01 00:07:00 7
2000-01-01 00:08:00 8
Freq: T, dtype: int64
降低采样频率为三分钟
> series.resample('3T').sum()
2000-01-01 00:00:00 3
2000-01-01 00:03:00 12
2000-01-01 00:06:00 21
Freq: 3T, dtype: int64
降低采样频率为三分钟，但是每个标签使用right来代替left。请注意，bucket中值的用作标签。
> series.resample('3T', label='right').sum()
2000-01-01 00:03:00 3
2000-01-01 00:06:00 12
2000-01-01 00:09:00 21
Freq: 3T, dtype: int64
降低采样频率为三分钟，但是关闭right区间。
> series.resample('3T', label='right', closed='right').sum()
2000-01-01 00:00:00 0
2000-01-01 00:03:00 6
2000-01-01 00:06:00 15
2000-01-01 00:09:00 15
Freq: 3T, dtype: int64
增加采样频率到30秒
> series.resample('30S').asfreq()[0:5] #select first 5 rows
2000-01-01 00:00:00 0
2000-01-01 00:00:30 NaN
2000-01-01 00:01:00 1
2000-01-01 00:01:30 NaN
2000-01-01 00:02:00 2
Freq: 30S, dtype: float64
增加采样频率到30S,使用pad方法填充nan值。
> series.resample('30S').pad()[0:5]
2000-01-01 00:00:00 0
2000-01-01 00:00:30 0
2000-01-01 00:01:00 1
2000-01-01 00:01:30 1
2000-01-01 00:02:00 2
Freq: 30S, dtype: int64
增加采样频率到30S,使用bfill方法填充nan值。
> series.resample('30S').bfill()[0:5]
2000-01-01 00:00:00 0
2000-01-01 00:00:30 1
2000-01-01 00:01:00 1
2000-01-01 00:01:30 2
2000-01-01 00:02:00 2
Freq: 30S, dtype: int64
通过apply运行一个自定义函数
> def custom_resampler(array_like):
... return np.sum(array_like)+5
> series.resample('3T').apply(custom_resampler)
2000-01-01 00:00:00 8
2000-01-01 00:03:00 17
2000-01-01 00:06:00 26
Freq: 3T, dtype: int64