Pandas 与groupby resample时间序列

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas和groupby功能对时间序列进行重采样。我们将探讨以下主题：

时间序列重采样
groupby与resample的结合使用
实际案例的应用

时间序列重采样

重采样是指将时间序列从一种频率转换为另一种频率的过程。这种转换可能使数据更易于分析，也可能使其更容易与其他数据源进行比较。在Pandas中，可以使用.resample()方法来对时间序列进行重采样。

我们先导入数据和设置索引：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
data['datetime'] = pd.to_datetime(data['datetime'])
data.set_index('datetime', inplace=True)

现在我们有一个时间序列数据集，索引已经设置为日期时间。我们可以查看一下每个日期的频率：

data.index.freq

输出应该是None，这表示我们的数据集没有频率。在该数据集中，我们可以进行各种时序分析。例如，我们可能想要以5分钟为间隔来重采样数据。我们可以使用.resample()方法并指定时间范围：

resampled_data = data.resample('5T').mean()

这意味着我们将每5分钟的数据采样并取平均值。现在，我们的resampled_data数据集的频率就是5分钟。请注意，由于我们使用了.mean()，因此resampled_data数据集包括每个时间段平均值的列。我们可以使用其他聚合函数（例如.max()，.min()等）对数据进行重采样。

groupby与resample的结合使用

Pandas的groupby功能可以将数据集拆分为不同的群组，并对每个群组应用相同的函数。我们可以在resample()中使用groupby将时间序列数据按照不同的群组进行重采样。群组定义可以是任何我们喜欢的时间戳。例如，我们可以按月或年进行分组：

resampled_data = data.groupby(pd.Grouper(freq='M')).resample('5T').mean()

这意味着我们将数据按月分组并对每个月内的5分钟间隔进行采样，然后计算平均值。

实际案例的应用

考虑一个实际案例，我们想要对美国州际公路道路客流量进行分析。我们的数据集包括每15分钟的州际公路客流量。我们导入数据并设置索引：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('traffic_volume.csv')
data['date_time'] = pd.to_datetime(data['date_time'])
data.set_index('date_time', inplace=True)

我们现在拥有一个每15分钟的数据集，其中索引已经设置为日期时间。最方便的是，我们可以将该数据集以五分钟的频率进行重采样，并在每个州际公路的平均客流量上进行分组：

resampled_data = data.resample('5T').mean().groupby('direction').mean()

在这个例子中，我们通过resample()方法将每15分钟的数据集转换为每5分钟。然后，我们将结果按行程方向进行分组。最后，我们计算出每个方向的平均客流量。因此，可以看到净流量在早峰期和晚峰期（例如下午4点到下午7点）会增加，并且会随着周末的到来而变得更加稳定。此时我们已经可以从我们的数据集中汲取一些有价值的信息，并进行预测。

总结

本文介绍了如何使用Pandas和groupby功能对时间序列进行重采样。我们首先了解了重采样的概念，并使用Pandas中的.resample()方法对时间序列数据进行了重采样。然后，我们使用groupby功能和resampling的组合，将时间序列按时间戳拆分为不同的群组，并对每个群组应用相同的函数。最后，我们通过一个实际案例应用groupby和重采样，对美国州际公路客流量进行分析。

使用Pandas和groupby功能对时间序列进行重采样可以帮助我们更好地理解和分析数据。此外，在时间序列数据挖掘和预测中，重采样也是非常有用的。希望这个简单的教程对你有所帮助！