Pandas时间序列resample按照指定的起始时间进行小时重采样

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas进行时间序列resampling，并指定起始时间进行按小时重采样，以便更好地理解和分析时间序列数据。但首先，我们需要简要了解一下时间序列数据的基础知识。

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时间序列数据

时间序列数据是指按照时间顺序排列的一系列观测结果。它们可以由各种来源产生，例如天气预报、金融交易和传感器数据。Pandas库中有一个专用于时间序列数据的数据类型——时间序列索引（Time Series Index），它可以用于索引时间序列数据，详见Pandas官方文档。

重采样

重采样是指将时间序列数据从一个频率转换为另一个频率的过程。例如，将日频率的数据转换为月频率的数据。在Pandas库中，我们可以使用resample函数对时间序列数据进行重采样，详见Pandas官方文档。

具体地说，可以使用resample函数的freq参数来指定重采样的频率。例如，将按秒采样的数据转换为按分钟采样的数据，freq参数应该设置为’Min’。而当我们需要按照特定的起始时间进行小时重采样时，可以设置resample函数的base参数。

指定起始时间进行小时重采样

默认情况下，resample函数以0:00的时刻作为起始时间进行resampling。例如，将以秒为单位的数据重采样为小时级别，resample函数将默认将时间序列数据从00:00:00开始每小时进行重采样。

但是，在某些情况下，重采样的起始时间可能需要自定义。例如，我们可能需要将时间序列数据从每天从6:00开始的时间点进行小时级别重采样。

在这种情况下，需要使用resample函数的base参数。具体来说，base参数控制时间序列索引的基础偏移量。在我们的示例中，我们可以使用’6H’指定6小时的基础偏移量。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建时间序列数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
index = pd.date_range('2022-01-01 06:00:00', periods=10, freq='H')
series = pd.Series(data=data, index=index)

# 将以6:00为起始时间进行小时重采样
resampled_series = series.resample('H', base=6)
resampled_series.mean()

在上面的示例中，我们创建了一个按小时采样的时间序列数据。我们可以使用resample函数和base参数来将数据从以6:00为起始时间进行小时重采样。

注意事项

在使用resample函数进行小时级别的重采样时，需要特别注意以下几点：

1. 使用的freq参数应为’H’，以表示小时级别的重采样。
2. 使用的base参数应为’xH’，其中x为起始时间点的小时数。
3. 注意时间序列数据是否已按照时间顺序排列。

总结

介绍了Pandas库中resample函数的使用，并且指定了起始时间进行小时重采样。需要注意的是，在进行小时级别的重采样时需要特别注意参数的设置及时间序列数据的排序。这在日常数据分析中是经常使用的操作之一，值得从实际问题中学以致用。