resample可以改变时间序列频率并重新采样。我们可以进行上采样(到更高的频率)或下采样(到更低的频率)。因为我们正在改变频率,所以我们需要使用一个聚合函数(比如均值、最大值等)。 resample方法的参数: rule:数据重新采样的频率。这可以使用字符串别名(例如,'M'表示月,'H'表示小时)或pandas偏移量对象来指定。 代码...
pandas的日期偏移量还可以用在datetime或Timestamp对象上: 日期偏移量还有一个巧妙的用法,即结合groupby使用这两个“滚动”方法: 更简单、更快速地实现该功能的办法是使用resample: 11.4 时区处理 时间序列处理工作中最让人不爽的就是对时区的处理。许多人都选择以协调世界时(UTC,它是格林尼治标准时间(Greenwich Mean ...
1.1 重采样 # 重采样:.resample()# 创建一个以天为频率的TimeSeries,重采样为按2天为频率importpandasaspdimportnumpyasnp rng = pd.date_range('20170101', periods =12) ts = pd.Series(np.arange(12), index = rng)print(ts) ts_re = ts.resample('5D') ts_re2 = ts.resample('5D').sum()...
幸运的是,pandas有一整套标准时间序列频率以及用于重采样、频率推断、生成固定频率日期范围的工具。例如,我们可以将之前那个时间序列转换为一个具有固定频率的时间序列,只需调用resample即可: In [72]: ts Out[72]: 2011-01-02 0.651391 2011-01-05 -0.321599 2011-01-07 0.886794 2011-01-08 -0.681475 2011-01...
Resampling 重采样主要是改变时间序列数据的频率。这对于平滑噪声或将数据采样到较低的频率很有用。Pandas提供了resample()方法对时间序列数据进行重新采样。resample()方法可用于对数据进行上采样或下采样。下面是一个如何将时间序列降采样到每日频率的示例:import pandas as pd# create a time series with minute ...
inheritsTimeSeries+date : datetime+value : float+create_series()Resampled+mean_value : float+resample() 总结 在这篇文章中,我们讨论了如何在Python中实现时间分辨率的重新采样。我们首先创建了时间序列数据,然后使用pandas库提供的resample()方法按月进行重新采样。通过这些步骤的实践,相信你能掌握如何处理和分析时...
python df.set_index('time').resample('5min').count()这将返回一个新的dataframe,其中每5分钟的时间间隔都有一个聚合值。 注意事项 ⚠️ 使用timegrouper的一个限制是时间必须是series或dataframe的索引。 重新采样可能会丢失一些数据,因此在操作前请确保数据完整。
时间序列(time series)数据是一种重要的结构化数据形式,应用于多个领域,包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列。很多时间序列是固定频率的,也就是说,数据点是根据某种规律定期出现的(比如每15秒、每5分钟、每月出现一次)。时间序列也可以是不...
ts.resample('M', how='mean') [/code] 2000-01-31 -0.223943 2000-02-29 -0.241283 2000-03-31 -0.080391 Freq: M, dtype: float64 # import pytz —- pytz是一个世界时区的库,时区名 ```code import pytz [/code] ```code pytz.common_timezones[-5:] ...
# create a time series with minute frequency ts = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=pd.date_range('2022-01-01', periods=5, freq='T')) # downsample to daily frequency daily_ts = ts.resample('D').sum() print(daily_ts) ...