如果需要以某种相对固定的频率进行分析,比如每日、每月、每15分钟等(这样自然会在时间序列中引入缺失值)例如,将之前那个时间序列转换为一个具有固定频率(每日)的时间序列,只需调用resample即可: 生成日期范围 pandas.date_range可用于根据指定的频率生成指定长度的DatetimeIndex: 基本的时间序列频率(不完整) date_range默...
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 ...
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()...
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。
import pandas as pd # 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) 在上面的例子中,我们创建了一个以分...
unix_t = int(time.mktime(t.timetuple()))#1672055277#convert unix time to datetimeunix_t = 1672055277t = datetime.fromtimestamp(unix_t)#2022-12-26 14:47:57 使用dateutil模块来解析日期字符串获得datetime对象。 from dateutil import parserdate = parser.parse("29th of October, 1923")#...
ts = Series(np.random.randn(6),index = dates) #print ts #下面进行重采样,得到具有固定时间频率(每天)的时间序列,当让这样的话就会产生缺失值 print ts.resample('D')#-*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ...
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...
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 1. 2. 3. ⽇期和时间数据类型及⼯具 Python标准库包含⽤于⽇期(date)和时间(time)数据的数据类型,⽽且还有⽇历⽅⾯的功能。我们主要会⽤到datetime、time以及calendar模块。datetime.datetime(也可以简写为datetime)是⽤...
# Resample time series datadf['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])df.resample('D', on='date_column').mean() 在处理时间序列数据时,Pandas允许你将数据重新采样到不同的时间频率,如每日、每月或每年。处理分类数据 # Convert categor...