pandas-resample按时间聚合实例

【pandas-resample按时间聚合实例】

1. pandas resample概述

pandas的resample方法是基于时间序列数据（positional or index based timeseries data）进行重采样的一种方法。通过resample方法，我们可以将时间序列数据从一个频率转换成另一个频率，如将数据从分钟级别转换为小时级别、天级别等。同时，resample方法还能够进行数据聚合、插值等操作，是处理时间序列数据的重要工具之一。

2. pandas resample基本用法

假设我们有如下一组时间序列数据：

import pandas as pd
import numpy as np

index = pd.date_range(start='2020-01-01 00:00:00', end='2020-01-01 01:00:00', freq='5min')
data = np.random.rand(len(index))
ts = pd.Series(data=data, index=index)

此处我们使用pandas的date_range方法和numpy的rand方法生成了一组1小时内的随机时间序列数据，频率为5分钟。接下来，我们可以使用resample方法将数据聚合到1小时内：

ts_resampled = ts.resample('1H').mean()

此处我们使用了resample方法，设置聚合频率为1H（1小时），并使用mean方法计算每个时间段的均值。更多的聚合方法可参见pandas的官方文档。

3. pandas resample实际应用

3.1 按天聚合

使用resample方法可以轻松地按天聚合时间序列数据。假设我们有如下一组时间序列数据：

import pandas as pd
import numpy as np

index = pd.date_range(start='2020-01-01 00:00:00', end='2021-01-01 00:00:00', freq='D')
data = np.random.rand(len(index))
ts = pd.Series(data=data, index=index)

此处我们使用pandas的date_range方法和numpy的rand方法生成了一组从2020年1月1日到2021年1月1日的随机时间序列数据，频率为1天。接下来，我们可以使用resample方法将数据按天聚合：

ts_resampled = ts.resample('D').mean()

此处我们使用了resample方法，设置聚合频率为D（每天），并使用mean方法计算每个时间段的均值。

3.2 按周聚合

使用resample方法还可以轻松地按周聚合时间序列数据。假设我们有如下一组时间序列数据：

import pandas as pd
import numpy as np

index = pd.date_range(start='2020-01-01 00:00:00', end='2021-01-01 00:00:00', freq='D')
data = np.random.rand(len(index))
ts = pd.Series(data=data, index=index)

此处我们使用pandas的date_range方法和numpy的rand方法生成了一组从2020年1月1日到2021年1月1日的随机时间序列数据，频率为1天。接下来，我们可以使用resample方法将数据按周聚合：

ts_resampled = ts.resample('W').mean()

此处我们使用了resample方法，设置聚合频率为W（每周），并使用mean方法计算每个时间段的均值。

4. 总结

本文介绍了pandas resample方法的基本用法和实际应用。除了按天、按周聚合数据外，resample方法还可以按月、季度、年等时间单位进行聚合。resample方法的各种聚合方式也为我们提供了不同的思路，有助于我们快速、方便地处理时间序列数据。