pandas中的resample 小墨点 resample方法用于对时间序列数据进行重新采样。重新采样是指将时间序列数据的频率从一个频率转换为另一个频率,比如从按天采样转换为按月采样。 基本语法是: 参数说明: rule: 重新采样的规则,可以是字符串(如'D','M'),也可以是一个pandas DateOffset对象(如pd.DateOffset(months=1))。
offset:对origin添加的偏移量,Timedelta或str类型 group_keys:指定是否在结果索引包含分组keys,当采样对象使用了 .apply方法,默认False不包含 举例: 1)指定列名 resample默认只对索引对象操作,换句话说,默认情况下索引必须是时间类型的数据,否则执行会报错。 对于dataframe而言,如不想对索引重采样,可以通过on参数选择一...
DataFrame.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention='start',kind=None, loffset=None, limit=None, base=0) 参数详解是: 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'、‘...
其中,pandas的resample函数可以非常方便的进行时间序列的重采样。本文将详细介绍pandas的resample函数的参数。 1. DataFrame.resample的常用参数 - rule:重采样规则,常用的包括“1min”(1分钟)、“5min”(5分钟)、“1H”(1小时)、“1D”(1天)等。 - closed:坐标轴的开闭方式,通常为“left”或“right”,默认...
DataFrame.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention='start',kind=None, loffset=None, limit=None, base=0) 2 采样频率 这个参数是目前使用频率最高的,所以整理下来供查阅。 example: index = pd.date_range('1/1/2000', periods=9, freq='T')serie...
- `offset`:用于指定自定义的偏移量,可以是`pd.DateOffset`对象或一个字符串。 `resample`函数返回一个`Resampler`对象,它是一个灵活的对象,提供了多种方法用于操作重采样后的数据。一些常用的方法包括: - `mean(`:计算重采样后的均值。 - `sum(`:计算重采样后的和。 - `count(`:计算重采样后的计数。
可以使用loffset参数来调整重新采样后的时间标签的偏移量。 最后,你可以使用聚合函数的特定参数,例如'sum'函数的min_count参数来指定非NA值的最小数量。 1、指定列名 默认情况下,Pandas的resample()方法使用Dataframe或Series的索引,这些索引应该是时间类型。但是,如果希望基于特定列重新采样,则可以使用on参数。这允许您...
五、重采样与频率转换 1. resample方法 2. 降采样 (1)resample将高频率数据聚合到低频率 举例:已知:‘1分钟’数据,想要通过求和的方式将这些数据聚合到“5分钟”块中 left:[0:5)、[5:10)、[10-15) right :(0:5]、(5:10]、(10-15] 传
可以使用loffset参数来调整重新采样后的时间标签的偏移量。 最后,你可以使用聚合函数的特定参数,例如'sum'函数的min_count参数来指定非NA值的最小数量。 1、指定列名 默认情况下,Pandas的resample()方法使用Dataframe或Series的索引,这些索引应该是时间类型。但是,如果希望基于特定列重新采样,则可以使用on参数。这允许您...
offset:对origin添加的偏移量,Timedelta或str类型 group_keys:指定是否在结果索引包含分组keys,当采样对象使用了.apply()方法,默认False不包含 举例: 1)指定列名 resample默认只对索引对象操作,换句话说,默认情况下索引必须是时间类型的数据,否则执行会报错。