Pandas数据重采样

数据重采样

• 时间数据由一个频率转换到另一个频率

• 降采样（如D到M）
• 升采样（如M到D）

方法：调用resample

?降采样举例

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

rng = pd.date_range('1/1/2023', periods=90, freq='D')
# 数据按天
ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng)
print(ts.head())
print(ts.resample('M').sum())
print(ts.resample('3D').mean())
# 数据降采样，降为月，指标是求和，也可以平均，自己指定

升采样举例

? ? ? ? 需要插值

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

rng = pd.date_range('1/1/2023', periods=90, freq='D')
# 数据按天
ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng)
day3Ts = ts.resample('3D').mean()
print(day3Ts)
print(day3Ts.resample('D').asfreq())
# 升采样，要进行插值
# 数据降采样，降为月，指标是求和，也可以平均，自己指定

这样结果插入的控空值NaN

插值方法

• ffill 空值取前面的值（参数为填的个数）
• bfill 空值取后面的值
• interpolate 线性取值

ffill?

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

rng = pd.date_range('1/1/2023', periods=90, freq='D')
# 数据按天
ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng)
day3Ts = ts.resample('3D').mean()
print(day3Ts.resample('D').ffill(1))
# 升采样，要进行插值
# 数据降采样，降为月，指标是求和，也可以平均，自己指定

?bfill

day3Ts.resample('D').bfill(1)

interpolate

print(day3Ts.resample('D').interpolate('linear'))