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Pandas中的resample,重新采樣,是對(duì)原樣本重新處理的一個(gè)方法,是一個(gè)對(duì)常規(guī)時(shí)間序列數(shù)據(jù)重新采樣和頻率轉(zhuǎn)換的便捷的方法。
方法的格式是:
DataFrame.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention='start',kind=None, loffset=None, limit=None, base=0)
參數(shù)詳解是:
參數(shù) | 說(shuō)明 |
---|---|
freq | 表示重采樣頻率,例如‘M'、‘5min',Second(15) |
how='mean' | 用于產(chǎn)生聚合值的函數(shù)名或數(shù)組函數(shù),例如‘mean'、‘ohlc'、np.max等,默認(rèn)是‘mean',其他常用的值由:‘first'、‘last'、‘median'、‘max'、‘min' |
axis=0 | 默認(rèn)是縱軸,橫軸設(shè)置axis=1 |
fill_method = None | 升采樣時(shí)如何插值,比如‘ffill'、‘bfill'等 |
closed = ‘right' | 在降采樣時(shí),各時(shí)間段的哪一段是閉合的,‘right'或‘left',默認(rèn)‘right' |
label= ‘right' | 在降采樣時(shí),如何設(shè)置聚合值的標(biāo)簽,例如,9:30-9:35會(huì)被標(biāo)記成9:30還是9:35,默認(rèn)9:35 |
loffset = None | 面元標(biāo)簽的時(shí)間校正值,比如‘-1s'或Second(-1)用于將聚合標(biāo)簽調(diào)早1秒 |
limit=None | 在向前或向后填充時(shí),允許填充的最大時(shí)期數(shù) |
kind = None | 聚合到時(shí)期(‘period')或時(shí)間戳(‘timestamp'),默認(rèn)聚合到時(shí)間序列的索引類(lèi)型 |
convention = None | 當(dāng)重采樣時(shí)期時(shí),將低頻率轉(zhuǎn)換到高頻率所采用的約定(start或end)。默認(rèn)‘end' |
首先創(chuàng)建一個(gè)Series,采樣頻率為一分鐘。
>>> index = pd.date_range('1/1/2000', periods=9, freq='T') >>> series = pd.Series(range(9), index=index) >>> series 2000-01-01 00:00:00 0 2000-01-01 00:01:00 1 2000-01-01 00:02:00 2 2000-01-01 00:03:00 3 2000-01-01 00:04:00 4 2000-01-01 00:05:00 5 2000-01-01 00:06:00 6 2000-01-01 00:07:00 7 2000-01-01 00:08:00 8 Freq: T, dtype: int64
降低采樣頻率為三分鐘
>>> series.resample('3T').sum() 2000-01-01 00:00:00 3 2000-01-01 00:03:00 12 2000-01-01 00:06:00 21 Freq: 3T, dtype: int64
降低采樣頻率為三分鐘,但是每個(gè)標(biāo)簽使用right來(lái)代替left。請(qǐng)注意,bucket中值的用作標(biāo)簽。
>>> series.resample('3T', label='right').sum() 2000-01-01 00:03:00 3 2000-01-01 00:06:00 12 2000-01-01 00:09:00 21 Freq: 3T, dtype: int64
降低采樣頻率為三分鐘,但是關(guān)閉right區(qū)間。
>>> series.resample('3T', label='right', closed='right').sum() 2000-01-01 00:00:00 0 2000-01-01 00:03:00 6 2000-01-01 00:06:00 15 2000-01-01 00:09:00 15 Freq: 3T, dtype: int64
增加采樣頻率到30秒
>>> series.resample('30S').asfreq()[0:5] #select first 5 rows 2000-01-01 00:00:00 0 2000-01-01 00:00:30 NaN 2000-01-01 00:01:00 1 2000-01-01 00:01:30 NaN 2000-01-01 00:02:00 2 Freq: 30S, dtype: float64
增加采樣頻率到30S,使用pad方法填充nan值。
>>> series.resample('30S').pad()[0:5] 2000-01-01 00:00:00 0 2000-01-01 00:00:30 0 2000-01-01 00:01:00 1 2000-01-01 00:01:30 1 2000-01-01 00:02:00 2 Freq: 30S, dtype: int64
增加采樣頻率到30S,使用bfill方法填充nan值。
>>> series.resample('30S').bfill()[0:5] 2000-01-01 00:00:00 0 2000-01-01 00:00:30 1 2000-01-01 00:01:00 1 2000-01-01 00:01:30 2 2000-01-01 00:02:00 2 Freq: 30S, dtype: int64
通過(guò)apply運(yùn)行一個(gè)自定義函數(shù)
>>> def custom_resampler(array_like): ... return np.sum(array_like)+5 >>> series.resample('3T').apply(custom_resampler) 2000-01-01 00:00:00 8 2000-01-01 00:03:00 17 2000-01-01 00:06:00 26 Freq: 3T, dtype: int64
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持億速云。
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