Pandas中resample方法詳解

阿新 • • 發佈：2019-01-16

Pandas中的resample，重新取樣，是對原樣本重新處理的一個方法，是一個對常規時間序列資料重新取樣和頻率轉換的便捷的方法。

方法的格式是：

DataFrame.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention='start',kind

=None, loffset=None, limit=None, base=0)

引數詳解是：

Parameters:

Parameters:	rule : string 偏移量表示目標字串或物件轉換 axis : int, optional, default 0 closed : {‘right’, ‘left’} 哪一個方向的間隔是關閉的 label : {‘right’, ‘left’} Which bin edge label to label bucket with convention : {‘start’, ‘end’, ‘s’, ‘e’} loffset : timedelta 調整重新取樣時間標籤 base : int, default 0 頻率均勻細分1天,“起源”的聚合的間隔。例如,對於“5分鐘”頻率,基地可能範圍從0到4。預設值為0

rule : string

偏移量表示目標字串或物件轉換

axis : int, optional, default 0

closed : {‘right’, ‘left’}

哪一個方向的間隔是關閉的

label : {‘right’, ‘left’}

Which bin edge label to label bucket with

convention : {‘start’, ‘end’, ‘s’, ‘e’}

loffset : timedelta

調整重新取樣時間標籤

base : int, default 0

頻率均勻細分1天,“起源”的聚合的間隔。例如,對於“5分鐘”頻率,基地可能範圍從0到4。預設值為0

首先建立一個Series，取樣頻率為一分鐘。

>>> index 
 = pd.date_range('1/1/2000', periods=9, freq='T')
>>> series = pd.Series(range(9), index=index)
>>> series
2000-01-01 00:00:00    0
2000-01-01 00:01:00    1
2000-01-01 00:02:00    2
2000-01-01 00:03:00    3
2000-01-01 00:04:00    4
2000-01-01 00:05:00    5
2000-01-01 00:06:00    6
2000-01-01 00:07:00    7
2000-01-01 00:08:00    8
Freq: T, dtype: int64

降低取樣頻率為三分鐘

>>>  
series.resample('3T').sum()
2000-01-01 00:00:00     3
2000-01-01 00:03:00    12
2000-01-01 00:06:00    21
Freq: 3T, dtype: int64

降低取樣頻率為三分鐘，但是每個標籤使用right來代替left。請注意，bucket中值的用作標籤。

>>> series.resample('3T', label='right').sum()
2000-01-01 00:03:00     3
2000-01-01 00:06:00    12
2000-01-01 00:09:00    21
Freq: 3T, dtype: int64

降低取樣頻率為三分鐘，但是關閉right區間。

>>> series.resample('3T', label='right', closed='right').sum()
2000-01-01 00:00:00     0
2000-01-01 00:03:00     6
2000-01-01 00:06:00    15
2000-01-01 00:09:00    15
Freq: 3T, dtype: int64

增加取樣頻率到30秒

>>> series.resample('30S').asfreq()[0:5] #select first 5 rows
2000-01-01 00:00:00     0
2000-01-01 00:00:30   NaN
2000-01-01 00:01:00     1
2000-01-01 00:01:30   NaN
2000-01-01 00:02:00     2
Freq: 30S, dtype: float64

增加取樣頻率到30S,使用pad方法填充nan值。

>>> series.resample('30S').pad()[0:5]
2000-01-01 00:00:00    0
2000-01-01 00:00:30    0
2000-01-01 00:01:00    1
2000-01-01 00:01:30    1
2000-01-01 00:02:00    2
Freq: 30S, dtype: int64

增加取樣頻率到30S,使用bfill方法填充nan值。

>>> series.resample('30S').bfill()[0:5]
2000-01-01 00:00:00    0
2000-01-01 00:00:30    1
2000-01-01 00:01:00    1
2000-01-01 00:01:30    2
2000-01-01 00:02:00    2
Freq: 30S, dtype: int64

通過apply執行一個自定義函式

>>> def custom_resampler(array_like):
...     return np.sum(array_like)+5

>>> series.resample('3T').apply(custom_resampler)
2000-01-01 00:00:00     8
2000-01-01 00:03:00    17
2000-01-01 00:06:00    26
Freq: 3T, dtype: int64

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