本文将带你深入了解 Pandas 库中resample方法的使用，学会对时间序列数据（时间序列是指在一定时间内按时间顺序测量的某个变量的取值序列。常见的时间序列数据有一天内随着时间变化的温度序列，又或者交易时间内不断波动的股票价格序列）进行重采样，提高数据处理效率。
Resample方法主要用于对时间序列数据进行重采样，便于我们分析和处理数据。让我们通过一个简单的例子来演示resample方法的用法。
案例：创建一个简单的时间序列数据
import pandas as pd data = {'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05'], 'value': [10, 20, 30, 40, 50]} df = pd.DataFrame(data) df['date']=pd.to_datetime(df['date']) df.set_index('date', inplace=True)
在这个例子中，我们创建了一个包含日期和数值的五天时间序列数据。在例子中，我们使用pd.to_datetime将Dateframe中时间列（字符串）转换为Pandas中的datetime64类型，便于后期的处理。同时，我们用date这一列做了索引。
对数据进行重采样
接下来，我们对这个时间序列数据进行重采样。以下是将数据重采样为每周数据的示例：
#重采样为每周数据，保留平均值 weekly_data = df.resample('W').mean()
重采样后的数据将保留原始数据的平均值。为啥出现了两个数字，因为我们是用的周采样（以一周为一个周期来做的）。你可以根据需要使用其他重采样方法，如resample('W').min()或resample('W').max()。
同时，根据采样是从低频到高频还是从高频到低频可以分为升采样和降采样两种方式，先来看看降采样是啥？
向下采样
如果你希望减小数据量，可以使用向下采样。以下是将数据向下采样为每两周数据的示例：
# 向下采样为每两周数据，保留平均值 biweekly_data = df.resample('2W').mean()
向上采样
如果你希望增加数据量，可以使用向上采样。以下是将数据向上采样为每两天数据的示例：
# 向上采样为每两天数据，保留平均值 biennial_data = df.resample('2D').mean()
总结
Resample方法可以帮助你轻松地对时间序列数据进行重采样，提高数据处理效率。在实际应用中，你可能还需要根据需求对重采样后的数据进行进一步处理，如填充缺失值、计算统计指标等。
