python resample函数用法有哪些
在Python中，可以使用`resample`函数来对时间序列数据进行重新采样。`resample`函数可以用于上采样（增加数据点频率）或下采样（减少数据点频率）。
下面是`resample`函数的一些常见用法：
1. 上采样：
- 将低频率数据转换为高频率数据，例如从每周转换为每天的数据。
- 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()`
2. 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'`（均值）、`'sum'`（求和）等。
- 示例：`df.resample('M').mean()`
3. 重新采样到自定义的时间频率：
- 将数据重新采样到非标准的时间频率，例如从每天转换为每2天的数据。
- 使用`resample`函数的`rule='N'`参数，其中`N`是自定义的频率。
- 示例：`df.resample('2D').mean()`
4. 重采样时处理缺失值：
- 在重采样过程中处理缺失值的方法，例如使用插值或填充。
- 使用`resample`函数的`fill_method=method`参数，其中`method`可以是字符串`'interpolate'`（插值）或`'bfill'`（后向填充）等。
- 示例：`df.resample('D').interpolate()`
以上是`resample`函数的一些常见用法，根据具体需求可以结合其他参数和方法进行进一步定制。
上一篇：个人虚拟主机租用有哪些优点