如何在Python中重新取样时间序列数据

在Python中重新取样时间序列数据有多种方法，其中常用的包括pandas和resample方法：

使用pandas

pandas是一种Python数据处理库，它提供了很多高级数据结构和函数，可以用于处理时间序列数据。要重新取样时间序列数据，可以使用pandas中的resample方法。

resample方法使用示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含时间序列数据的DataFrame对象
dt = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2020-01-01', periods=6, freq='D'),
                   'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
dt = dt.set_index('date')

# 重新以1个月为间隔重新取样数据并计算均值
dt = dt.resample('1M').mean()

上述代码中，首先创建一个包含6天时间序列数据的DataFrame对象，并将日期列设置为索引列。然后使用resample方法以1个月为间隔重新取样这些数据，并计算每个月的数据均值值。

resample方法的常用参数：

• rule：重新采样的时间间隔字符串（如：D表示按天采样，H表示每小时采样）。也可以使用pandas自带别名（如：'5min'表示按每5分钟采样）。
• how：指定采样方法（如：mean、interpolate、pad、bfill等）。
• closed：指定采样区间的闭合方式，可选参数left和right。
• label：指定采样后区间的标签位置，可选参数两端和中间。

更多使用示例可以查看pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timeseries.html#offset-aliases

使用resample方法

resample方法是pandas库的一个函数，可以重新缩放时间序列数据。resample方法在对时间序列进行重新取样时，常常和Groupby方法结合使用。

使用resample方法示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含时间序列数据的DataFrame对象
dt = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2020-01-01', periods=6, freq='D'),
                   'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
dt = dt.set_index('date')

# 重新以1个月为间隔重新取样数据并计算均值
grouped = dt.groupby(pd.Grouper(freq='1M'))
average = grouped['value'].mean()

上述代码中，首先创建一个包含6天时间序列数据的DataFrame对象，并将日期列设置为索引列。然后使用Groupby方法对数据进行分组，并以1个月为间隔重新取样数据，并计算每个月的数据均值值。

resample方法的常用参数：

• 固定间隔时间间隔字符串，采用和pandas相同的语法。
• label：可选参数，bool，默认为True。表示当不同时采样时，结果是选用采样区间开始还是结束的日期。
• closed：可选参数，取值为’right‘ 或‘left’。表示采样时间区间的封闭方式。
• how：可选参数，表示采样方法，如’mean’、’sum’、’ffill’、’bfill‘，等等。

更多使用示例可以查看pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/timeseries.html#resampling