使用resample函数的up_sampling_method=method参数,其中method可以是字符串'pad'(填充前一个已知值)或'ffill'(前向填充)。 示例:df.resample('D').pad() 下采样: 将高频率数据转换为低频率数据,例如从每天转换为每月的数据。 使用resample函数的down_sampling_method=method参数,其中method可以是字符串'mean'(...
Python resample 函数用法 在Python中,resample 函数通常用于时间序列数据的重采样。Pandas库提供了强大的时间序列处理功能,其中就包括resample方法。这个方法允许你按照指定的频率对时间序列数据进行聚合、插值等操作。以下是关于如何使用Pandas中的resample方法的详细指南。 1. 安装Pandas 如果你还没有安装Pandas,可以使用以...
完整的项目代码可在 GitHub Gist 中查看: importpandasaspd# 旧版代码示例df=pd.read_csv('data.csv')weekly_mean=df.resample('W').mean()# 新版代码示例weekly_mean=df.resample('W').agg('mean') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 性能优化 对resample的新特性进行调优可以显著提升性能。以下是一个...
resample(audio_data, orig_sr=orig_sr, target_sr=target_sr) # 裁剪短音频段 new_audio = librosa.trim(audio_data, top_db=10, trim_db=20) # 合并音频 new_audio = librosa.concatenate([audio1, audio2, audio3], sr) # 淡入/淡出效果 faded_in_audio = librosa.fade(audio_data, fade_in_...
resample函数可以完成日期的聚合工作,包括按小时维度,日期维度,月维度,季度及年的维度等等。下面我们分别说明。首先是按周的维度对前面数据表的数据进行求和。下面的代码中W表示聚合方式是按周,how表示数据的计算方式,默认是计算平均值,这里设置为sum,进行求和计算。
resample, 重采样,是一个可选的重采样过滤器。可以传入Image.NEAREST, Image.BILINEAR, Image.BICUBIC。默认为Image.NEAREST。如果图像的模式为'1'或'P',则始终设置为Image.NEAREST。 fill, 填充。如果method参数是一个Image.ImageTransformHandler对象,fill是传给转换方法的一个参数,否则,fill无效。
>>> result = kd_tree.resample_nearest(swath_def, data, ... area_def, radius_of_influence=50000) 对于最近邻重采样, 使用image.ImageContainerNearest和kd_tree.resample_nearest都可以。 resample_gauss 它是使用最近邻高斯权重法的重采样函数。高斯权重函数被定义为 exp(-dist^2/sigma^2)。注意, pyresam...
本文将介绍resample函数的用法和功能,并提供一些示例来帮助读者更好地理解和应用该函数。 一、resample函数的基本概念 resample函数是pandas库中的一个重要函数,用于对时间序列数据进行重新采样。它可以按照指定的频率对数据进行聚合,从而得到不同时间粒度下的数据。例如,可以将小时级别的数据聚合为天级别的数据,或者将天...
②pd.resample(‘B’) 链接:有时会看到这样的用法,这个‘B’在官方文档没有找到解释,这里给出解释,B = Business Days,也就是重采样为工作日。四、筛选:字符串包含xx(contains、startswith、endswith) 举例理解: 1. 筛选出euro12的Team列中,以G开头的所有数据: ...