Pandas时间序列重采样(resample)方法中closed、label的作用详解_SAVI功能资源-CSDN文库

173 浏览量 2021-01-20 03:59:23 上传评论收藏 69KB PDF 举报

资源推荐

资源详情

资源评论

Pandas时间序列重采样时间序列重采样(resample)方法中方法中closed、、label的作的作

用详解用详解

Pandas提供了便捷的方式对时间序列进行重采样，根据时间粒度的变大或者变小分为降采样和升采样：

降采样：时间粒度变大。例如，原来是按天统计的数据，现在变成按周统计。降采样会涉及到数据的聚合，比如天数据变成周

数据，那么就得对一周的7天数据聚合，聚合的方式可以是求和，求均值等等。

升采样：时间粒度变小。例如，原来是按周统计的数据，现在变成按天统计。升采样会涉及到数据的填充，根据填充的方法不

同填充的数据也就不同。

下面涉及的例子，都需要导入numpy和pandas(如下)，并且对于降采样数据的聚合做简单的求和处理。

import numpy as np

import pandas as pd

Pandas重采样方法重采样方法resample

在Pandas里，通过resample来处理重采样，根据频率的不同(freq)会处理成降采样或者升采样。我们先来看看Resample的定

义和关键参数注释：

resample(self, rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0,

on=None, level=None)

Convenience method for frequency conversion and resampling of time

series. Object must have a datetime-like index (DatetimeIndex,

PeriodIndex, or TimedeltaIndex), or pass datetime-like values

to the on or level keyword.

Parameters

----------

closed : {'right', 'left'}

Which side of bin interval is closed. The default is ‘left' for all frequency offsets except for ‘M', ‘A', ‘Q', ‘BM', ‘BA', ‘BQ', and

‘W' which all have a default of ‘right'.

label : {'right', 'left'}

Which bin edge label to label bucket with. The default is ‘left' for all frequency offsets except for ‘M', ‘A', ‘Q', ‘BM', ‘BA', ‘BQ',

and ‘W' which all have a default of ‘right'.

第一眼看closed和label这两个参数，会感觉云里雾里，即使看了例子也可能会觉得莫名奇妙。下面我们通过具体的降采样和升

采样例子，来解读一下这个两个参数内含的玄机。

降采样降采样

首先先来创建一个时间序列，起始日期是2018/01/01，一共12天，每天对应的数值分别是1到12：

rng = pd.date_range('20180101', periods=12)

ts = pd.Series(np.arange(1,13), index=rng)

print(ts)

#### Outputs ####

2018-01-01 1

2018-01-02 2

2018-01-03 3

2018-01-04 4

2018-01-05 5

2018-01-06 6

2018-01-07 7

2018-01-08 8

2018-01-09 9

2018-01-10 10

2018-01-11 11

2018-01-12 12

Freq: D, dtype: int32

下面使用resample方法来做降采样处理，频率是5天，上面提到的两个参数，都使用默认值：

ts_5d = ts.resample('5D').sum()

print(ts_5d)

本内容试读结束，登录后可阅读更多

下载后可阅读完整内容，剩余3页未读，立即下载

内容反馈

weixin_38562079

粉丝: 10
资源: 864

最新资源

资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！点击此处反馈

feedback-tip