Pandas —— resample()重采样和asfreq()频度转换方式

Pandas是Python中常用的数据分析库，提供了丰富的数据处理工具。其中，resample()和asfreq()是Pandas中常用的时间序列处理函数，能够实现数据重采样和频度转换。本文将详细讲解这两个函数的用法。

resample()函数

resample()函数用于数据重采样，它可以将时间序列数据下采样或上采样至不同的频度。下采样是指将高频数据转换为低频数据，而上采样是指将低频数据转换为高频数据。resample()函数主要有三个参数：

• rule：表示重采样的规则，可以是具体的时间点，如"M"表示月份，"W"表示周数等；也可以是字符串，如"5T"表示5分钟，"3H"表示3小时等。更多的重采样规则可以参考Pandas官方文档。
• how：表示重采样时的聚合方式，如求和、求平均等。聚合方式通过字符串传入，如"sum"表示求和，"mean"表示求平均，具体可选的方式也可参考官方文档。
• closed：表示选取的时间点是否包含在重采样结果中，"left"表示包含，"right"表示不包含。

下面是一个简单的示例，演示如何使用resample()函数将高频数据下采样为低频数据：

import pandas as pd

# 生成1小时内的时间序列
index = pd.date_range("2022-03-01 00:00:00", "2022-03-01 23:59:59", freq="1T")
# 随机生成1小时内的数据
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60], index=index)
# 将数据重采样为5分钟频度，并取平均值
resample_data = data.resample("5T").mean()
print(resample_data)

输出结果如下：

2022-03-01 00:00:00     3.0
2022-03-01 00:05:00     8.0
2022-03-01 00:10:00    13.0
2022-03-01 00:15:00    18.0
2022-03-01 00:20:00    23.0
2022-03-01 00:25:00    28.0
2022-03-01 00:30:00    33.0
2022-03-01 00:35:00    38.0
2022-03-01 00:40:00    43.0
2022-03-01 00:45:00    48.0
2022-03-01 00:50:00    53.0
2022-03-01 00:55:00    58.0
2022-03-01 01:00:00    60.5
......

从结果中可以看出，重采样后的数据频度为5分钟，并且将每个时间段内的数据取平均值。

asfreq()函数

asfreq()函数用于频度转换，它可以将时间序列数据从一种频度转换为另一种频度，但不会进行数据聚合。主要有三个参数：

• freq：表示需要转换的频度，如"M"表示月份，"W"表示周数等；也可以是字符串，如"5T"表示5分钟，"3H"表示3小时等。
• method：表示当转换后的时间序列缺失数据时，需要进行填充的方式。可选的方式有"ffill"表示使用前向填充（即向前填充缺失值），"bfill"表示使用后向填充（即向后填充缺失值）等方式。
• fill_value：表示填充缺失值时使用的值。

下面是一个简单的示例，演示如何使用asfreq()函数将低频数据转换为高频数据：

import pandas as pd

# 生成1天内的时间序列
index = pd.date_range("2022-03-01 00:00:00", "2022-03-01 23:59:59", freq="H")
# 随机生成1天内的数据
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24], index=index)
# 将数据转换为5分钟频度
asfreq_data = data.asfreq("5T", method="ffill")
print(asfreq_data)

输出结果如下：

2022-03-01 00:00:00     1.0
2022-03-01 00:05:00     1.0
2022-03-01 00:10:00     1.0
2022-03-01 00:15:00     1.0
2022-03-01 00:20:00     1.0
2022-03-01 00:25:00     1.0
2022-03-01 00:30:00     1.0
2022-03-01 00:35:00     1.0
2022-03-01 00:40:00     1.0
2022-03-01 00:45:00     1.0
2022-03-01 00:50:00     1.0
2022-03-01 00:55:00     1.0
2022-03-01 01:00:00     2.0
......

从结果中可以看出，转换后的数据频度为5分钟，并且缺失的数据使用了前一个数据的值进行填充。

总结

Pandas中的resample()和asfreq()函数都是常用的时间序列处理函数，可以实现数据重采样和频度转换。resample()函数可以将高频数据下采样为低频数据或将低频数据上采样为高频数据，并进行聚合操作；asfreq()函数则可以将时间序列数据从一种频度转换为另一种频度，但不进行聚合操作。在实际的数据分析中，根据具体的需求选择合适的函数是至关重要的。