Pandas中resample方法详解
介绍
resample 方法是 Pandas 提供的用于对时间序列数据进行重采样（resampling）的工具。它可以在原有数据的基础之上进行重新采样，得到新的适合特定需求的时间序列数据，比如将时间粒度降低，或者将数据进行平均化、聚合等操作。本文将详细讲解 resample 方法的使用方法及其相关参数。
使用方法
基本用法
如果要对时间序列数据进行重采样，可以使用如下的代码：
new_df = old_df.resample(rule='D').sum()
在上述代码中，rule 参数指定了重采样的规则，它的取值可以是类似于 D、H、T 等表示时间间隔的字符串，也可以是 W-MON、M 等表示特定时间范围的字符串。其中，D 表示按天重采样，H 表示按小时重采样，T 表示按分钟重采样，W-MON 表示按周一为起点的周重采样，M 表示按月重采样。
sum() 方法表示对重采样结果进行求和操作。可以根据实际需要调整为其他的聚合方法，比如 mean()、max() 等操作。
支持的参数
resample 方法支持的参数较多，以下是一些常用的参数：
rule：表示重采样的规则，可以是字符串或者 DateOffset 对象。how：表示对采样进行聚合的方法，可以是字符串（如sum、mean、max等），也可以是函数。closed：表示采样结果中区间的左（left）或右（right）端是否包括在结果中。label：表示采样结果中区间使用哪个时间点来代表该区间，可以是字符串（如left、right、center等），也可以是命名函数。loffset：表示采样结果中区间的时间偏移量，它会将结果中每个时间点加上一个偏移量。
示例一
下面是一个示例代码，演示了如何使用 resample 方法将时间粒度由小时降低为每天，并计算每天的平均温度。
import pandas as pd
# 读取原始数据
df = pd.read_csv('temperature.csv', parse_dates=['time'], index_col='time')
# 将时间粒度降低为每天，并计算每天的平均温度
df_daily = df.resample(rule='D').mean()
# 输出结果
print(df_daily)
在上述代码中，我们使用了 Pandas 的 read_csv 方法读取了一个包含时间和温度的数据，并将时间列设置为索引列。
然后，我们使用了 resample 方法将时间粒度降低到每天，并使用 mean 方法计算了每天的平均温度。
最后，我们输出了重采样结果。
示例二
下面是另一个示例代码，演示了如何使用 resample 方法对时间序列数据进行向前或向后填充。
import pandas as pd
# 读取原始数据
df = pd.read_csv('temperature.csv', parse_dates=['time'], index_col='time')
# 将时间粒度降低为每小时，并向前填充缺失值
df_hourly = df.resample(rule='H').pad()
# 输出结果
print(df_hourly)
在上述代码中，我们使用了 Pandas 的 read_csv 方法读取了一个包含时间和温度的数据，并将时间列设置为索引列。
然后，我们使用了 resample 方法将时间粒度提高到每小时，并使用 pad 方法以向前填充的方式填充缺失值。
最后，我们输出了重采样结果。
总结
resample 方法是 Pandas 中用于对时间序列数据进行重采样的强大工具，它支持多种时间间隔和聚合方法。使用 resample 方法可以轻松地对时间序列数据进行处理，并得到适合特定需求的新数据。