pandas的resample重采样的使用

下面是针对"pandas的resample重采样的使用"的完整攻略：

什么是重采样

在时间序列分析中，经常需要将时间间隔调整为不同的频率，因为这也意味着相应的汇总数据的改变。 例如，我们有 1 分钟的数据，但需要 5 分钟的数据。 这就是所谓的重采样，通过这个过程，可以使用新的频率来对数据进行聚合。

resample函数的使用

resample函数是一种数据重采样的方法，它旨在为时间序列数据进行重采样，可以根据不同的重采样频率对数据进行重采样，同时还能够执行数据汇总操作，例如求和，平均数等。

下面是一个使用resample函数的示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

# 创建时间序列数据
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2020', end='1/10/2020', freq='H')
time_series = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
time_series['data'] = np.random.randint(0,100,size=(len(date_rng)))
time_series.set_index('date', inplace=True)

# 将数据重采样为每天的数据并计算总和
daily_data = time_series.resample('D').sum()
print(daily_data.head())

在上面的代码中，我们首先使用pandas的date_range函数生成从2020年1月1日到2020年1月10日每小时的时间序列数据，并生成一列随机的数据。然后我们使用set_index函数将日期设置为索引，以便可以使用resample函数重采样数据。在此示例中，我们将数据的频率从小时级别调整为日级别，并计算每天数据的总和，这些计算操作都可以通过resample函数轻松完成。

这里还有一个更复杂的示例，其中将数据重新采样为每15分钟的数据，计算平均值并在图表上绘制结果：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建时间序列数据
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2020', end='1/10/2020', freq='H')
time_series = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
time_series['data'] = np.random.randint(0,100,size=(len(date_rng)))
time_series.set_index('date', inplace=True)

# 将数据重采样为每15分钟的数据并计算平均值
data_15m = time_series.resample('15T').mean()

# 绘制数据
fig = plt.figure(figsize=[10, 6])
plt.plot(data_15m['data'], '-', label='15 Min Resample')
plt.legend(loc=2)
plt.show()

在上面的示例中，我们首先使用pandas的date_range函数和randint函数来创建一个具有随机数数据的时间序列数据，并设置日期为索引。接下来使用resample函数将数据频率从每小时改变为每15分钟，同时使用mean函数来计算15分钟内的平均值。最后，使用matplotlib.pyplot来绘制结果。