Pandas resample文档介绍
在本文中,我们将介绍Pandas库的resample功能,它对时间序列数据进行重采样。通过这个功能,我们可以将数据从较高的频率重采样为较低的频率,并通过应用聚合函数在时间间隔内汇总数据。这样,我们可以将一段时间内的数据归约为一个汇总值,从而更好地实现数据的可视化和分析。
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什么是重采样?
Pandas中的resample函数可以将数据的频率从高到低转换。例如,我们有秒级别的数据,但是我们希望将其转换为分钟级别的数据,这时我们可以使用Pandas的resample函数来将一分钟的数据归约为一分钟的数据,同时进行统计汇总。
在下面的示例中,我们将使用一个包含一周工作日每小时的数据集。我们将创建一个新的DataFrame,将频率从小时级别重采样到天级别,同时将所有值求和。
运行结果为:
在这个例子中,我们使用了resample
函数来重采样数据。我们将'D'
作为重采样规则,表示重采样到天级别。同时,我们指定了on='date'
,表示我们要重采样的数据是我们DataFrame中的日期列,而不是索引。我们使用sum
函数来计算每天的总和,并将结果存储在一个新的DataFrame中。
重采样规则
在Pandas的resample函数中,我们可以使用多种规则对时间序列数据进行重采样。主要规则如下:
- A:年份的最后一个日历日。
- M: 月份的最后一个日历日。
- W:每周的星期一。
- D:每个日历日。
- H:每个小时(00:00至00:59之间的数据)。
- T或min:每个分钟(00:00至00:01之间的数据)。
- S:每个秒(00:00至00:00之间的数据)。
- L或ms:每个毫秒(00:00至00:000之间的数据)。
- U:每个微秒(00:00至00:000000之间的数据)。
- N:每个纳秒(00:00至00:000000000之间的数据)。
下面的示例将演示如何使用这些规则:
输出结果为:
我们首先创建了一个与前面相同的DataFrame,但是这次我们使用了1小时的采样间隔。然后,我们分别使用resample
函数将频率从小时级别重采样为分钟级别、5分钟级别和小时级别,并使用sum
函数汇总数据。我们可以看到,不同的重采样规则导致了不同的频率。
聚合函数
在进行重采样时,我们可以使用多种聚合函数对数据进行汇总,例如sum
、mean
、max
、min
、std
和count
等。这些函数可以将时间区间内的多个数据点进行合并,产生一个单一的数据点,从而使得时间序列数据的可视化和分析更容易。
下面的示例将展示如何使用聚合函数:
输出结果为:
在这个示例中,我们使用多个不同的聚合函数来计算每天的平均值、最大值和最小值。这些函数通过对每个时间块内的数据进行统计汇总,计算单一的汇总值。
重采样中的填充和插值
在Pandas的resample函数中,我们可以使用fillna()
方法或interpolate()
方法来处理重采样后的缺失值。fillna()
方法可以用固定的值替换NaN值,而interpolate()
方法可以使用插值法对NaN值进行计算并替换。
下面的示例将演示如何使用这些方法:
输出结果为:
在这个示例中,我们首先创建了一个DataFrame,其中第二天的数据被删除了。然后,我们使用resample
函数将数据从小时级别重采样到天级别,并汇总每天的数据。在fillna
方法中,我们使用0来填充NaN值。在interpolate
方法中,我们使用默认的线性插值来计算NaN值。可以看到,fillna
方法将NaN值替换为了0,而interpolate
方法使用了插值法来计算第二天的数据。
总结
Pandas的resample功能使我们能够对时间序列数据进行重采样,从而将数据从高频率转换为低频率,并通过聚合函数进行汇总。使用不同的重采样规则和聚合函数,我们可以产生不同的汇总结果。在重采样过程中,我们还可以使用fillna()
方法或interpolate()
方法来处理缺失值。因此,重采样是在处理时间序列数据时非常有用的工具。