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resample()
resample()進行重采樣。
重采樣（Resampling）指的是把時間序列的頻度變為另一個頻度的過程。把高頻度的數據變為低頻度叫做降采樣（downsampling），把低頻度變為高頻度叫做增采樣（upsampling）。
降采樣
考慮因素：
各區間哪邊是閉合的（參數：closed）
如何標記各聚合面元，用區間的開頭還是末尾（參數：label）
In [232]: ts_index = pd.date_range('2018-08-03',periods =12,freq = 'T')
In [233]: ts = pd.Series(np.arange(12),index = ts_index)
In [234]: ts
Out[234]:
2018-08-03 00:00:00 0
2018-08-03 00:01:00 1
2018-08-03 00:02:00 2
2018-08-03 00:03:00 3
2018-08-03 00:04:00 4
2018-08-03 00:05:00 5
2018-08-03 00:06:00 6
2018-08-03 00:07:00 7
2018-08-03 00:08:00 8
2018-08-03 00:09:00 9
2018-08-03 00:10:00 10
2018-08-03 00:11:00 11
Freq: T, dtype: int32
默認使用左標簽（label=‘left'），左閉合（closed='left'）
此時第一個區間為：2018-08-03 00:00:00~2018-08-03 00:04:59，故sum為10，label為：2018-08-03 00:00:00
In [235]: ts.resample('5min').sum()
Out[235]:
2018-08-03 00:00:00 10
2018-08-03 00:05:00 35
2018-08-03 00:10:00 21
Freq: 5T, dtype: int32
可以指定為右閉合（closed='right'），默認使用左標簽（label=‘left'）
此時第一個區間為：2018-08-02 23:55:01~2018-08-03 00:00:00，故sum為0，label為：2018-08-02 23:55:00
In [236]: ts.resample('5min',closed='right').sum()
Out[236]:
2018-08-02 23:55:00 0
2018-08-03 00:00:00 15
2018-08-03 00:05:00 40
2018-08-03 00:10:00 11
Freq: 5T, dtype: int32
可以指定為右閉合（closed='right'），右標簽（label=‘right'）
此時第一個區間為：2018-08-02 23:55:01~2018-08-03 00:00:00，故sum為0，label為：2018-08-03 00:00:00
In [237]: ts.resample('5min',closed='right',label='right').sum()
Out[237]:
2018-08-03 00:00:00 0
2018-08-03 00:05:00 15
2018-08-03 00:10:00 40
2018-08-03 00:15:00 11
Freq: 5T, dtype: int32
升采樣
考慮因素：
沒有聚合，但是需要填充
In [244]: frame = pd.DataFrame(np.random.randn(2, 4),
...: index=pd.date_range('1/1/2000', periods=2,
...: freq='W-WED'), # freq='W-WED'表示按周
...: columns=['Colorado', 'Texas', 'New York', 'Ohio'])
In [245]: frame
Out[245]:
Colorado Texas New York Ohio
2000-01-05 1.201713 0.029819 -1.366082 -1.325252
2000-01-12 -0.711291 -1.070133 1.469272 0.809806
當我們對這個數據進行聚合的的時候，每個組只有一個值，以及gap（間隔）之間的缺失值。在不使用任何聚合函數的情況下，
我們使用asfreq方法將其轉換為高頻度：
In [246]: df_daily = frame.resample('D').asfreq()
In [247]: df_daily
Out[247]:
Colorado Texas New York Ohio
2000-01-05 1.201713 0.029819 -1.366082 -1.325252
2000-01-06 NaN NaN NaN NaN
2000-01-07 NaN NaN NaN NaN
2000-01-08 NaN NaN NaN NaN
2000-01-09 NaN NaN NaN NaN
2000-01-10 NaN NaN NaN NaN
2000-01-11 NaN NaN NaN NaN
2000-01-12 -0.711291 -1.070133 1.469272 0.809806
使用ffill()進行填充
In [248]: frame.resample('D').ffill()
Out[248]:
Colorado Texas New York Ohio
2000-01-05 1.201713 0.029819 -1.366082 -1.325252
2000-01-06 1.201713 0.029819 -1.366082 -1.325252
2000-01-07 1.201713 0.029819 -1.366082 -1.325252
2000-01-08 1.201713 0.029819 -1.366082 -1.325252
2000-01-09 1.201713 0.029819 -1.366082 -1.325252
2000-01-10 1.201713 0.029819 -1.366082 -1.325252
2000-01-11 1.201713 0.029819 -1.366082 -1.325252
2000-01-12 -0.711291 -1.070133 1.469272 0.809806
In [249]: frame.resample('D').ffill(limit=2)
Out[249]:
Colorado Texas New York Ohio
2000-01-05 1.201713 0.029819 -1.366082 -1.325252
2000-01-06 1.201713 0.029819 -1.366082 -1.325252
2000-01-07 1.201713 0.029819 -1.366082 -1.325252
2000-01-08 NaN NaN NaN NaN
2000-01-09 NaN NaN NaN NaN
2000-01-10 NaN NaN NaN NaN
2000-01-11 NaN NaN NaN NaN
2000-01-12 -0.711291 -1.070133 1.469272 0.809806
新的日期索引沒必要跟舊的重疊
In [250]: frame.resample('W-THU').ffill()
Out[250]:
Colorado Texas New York Ohio
2000-01-06 1.201713 0.029819 -1.366082 -1.325252
2000-01-13 -0.711291 -1.070133 1.469272 0.809806
分組重采樣
In [279]: times = pd.date_range('2018-08-3 00:00', freq='1min', periods=10)
In [280]: df2 = pd.DataFrame({'time': times.repeat(3),
...: 'key': np.tile(['a', 'b', 'c'], 10),
...: 'value': np.arange(30)})
In [281]: df2[:5]
Out[281]:
key time value
0 a 2018-08-03 00:00:00 0
1 b 2018-08-03 00:00:00 1
2 c 2018-08-03 00:00:00 2
3 a 2018-08-03 00:01:00 3
4 b 2018-08-03 00:01:00 4
In [282]: df2.groupby(['key',pd.Grouper(key='time',freq='5min')]).sum()
Out[282]:
value
key time
a 2018-08-03 00:00:00 30
2018-08-03 00:05:00 105
b 2018-08-03 00:00:00 35
2018-08-03 00:05:00 110
c 2018-08-03 00:00:00 40
2018-08-03 00:05:00 115
asfreq()
asfreq()進行頻度轉換。
>>> index = pd.date_range('1/1/2000', periods=4, freq='T')
>>> series = pd.Series([0.0, None, 2.0, 3.0], index=index)
>>> df = pd.DataFrame({'s':series})
>>> df
s
2000-01-01 00:00:00 0.0
2000-01-01 00:01:00 NaN
2000-01-01 00:02:00 2.0
2000-01-01 00:03:00 3.0
將頻度轉換為30s
>>> df.asfreq(freq='30S')
s
2000-01-01 00:00:00 0.0
2000-01-01 00:00:30 NaN
2000-01-01 00:01:00 NaN
2000-01-01 00:01:30 NaN
2000-01-01 00:02:00 2.0
2000-01-01 00:02:30 NaN
2000-01-01 00:03:00 3.0
將頻度轉換為2min，不會進行重采樣（與resample的不同之處）
>>> df.asfreq(freq='2min')
s
2000-01-01 00:00:00 0.0
2000-01-01 00:02:00 2.0
使用bfill()進行填充
>>> df.asfreq(freq='30S').bfill()
s
2000-01-01 00:00:00 0.0
2000-01-01 00:00:30 NaN
2000-01-01 00:01:00 NaN
2000-01-01 00:01:30 2.0
2000-01-01 00:02:00 2.0
2000-01-01 00:02:30 3.0
2000-01-01 00:03:00 3.0
以上這篇Pandas —— resample()重采樣和asfreq()頻度轉換方式就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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