函数原型
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)
比较关键的是rule,closed,label下面会随着两个用法说明
降采样
对时间数据细粒度增大，可以把每天的数据聚合成一周，可以求和或者均值的方式进行聚合
下面给出列子
times=pd.date_range('20180101',periods=30)
ts=pd.Series(np.arange(1,31),index=times)
ts
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
2018-01-13 13
2018-01-14 14
2018-01-15 15
2018-01-16 16
2018-01-17 17
2018-01-18 18
2018-01-19 19
2018-01-20 20
2018-01-21 21
2018-01-22 22
2018-01-23 23
2018-01-24 24
2018-01-25 25
2018-01-26 26
2018-01-27 27
2018-01-28 28
2018-01-29 29
2018-01-30 30
Freq: D, dtype: int32
ts_7d=ts.resample('7D').sum()
ts_7d
2018-01-01 28
2018-01-08 77
2018-01-15 126
2018-01-22 175
2018-01-29 59
dtype: int32
我们看看上面代码，就是先给出一个1-30号的series，l然后聚合成左闭右开的5个区间[1,8)，[8,15)，[15,22)，[22-29)，[29-5(下个月))，每个区间的值就为单个区间值之和。由于29号往后只有29号和30号有值，所以只有两个值
下面我们看看label和closed的功能
ts_7d=ts.resample('7D',closed='right',label='left').sum()
ts_7d
Out[14]:
2017-12-25 1
2018-01-01 35
2018-01-08 84
2018-01-15 133
2018-01-22 182
2018-01-29 30
上面的代码，将closed改为了right，区间就变成了左开右闭，那么如果从区间还是(1,8]，1就取不到，所以往前取，就是(25,1],(1,8],(8,15],(15,22],(22,29],(29,5]这6个区间
ts_7d=ts.resample('7D',closed='right',label='right').sum()
ts_7d
Out[15]:
2018-01-01 1
2018-01-08 35
2018-01-15 84
2018-01-22 133
2018-01-29 182
2018-02-05 30
dtype: int32
上面的代码就可以看出label=right就是指label等于右区间的值，如果label=left就是指label等于左区间的值
重采样
降低时间的细粒度，对于重采样，主要是涉及到值的填充。有下面的三种填充方法
不填充。那么对应无值的地方，用NaN代替。对应的方法是asfreq。
用前值填充。用前面的值填充无值的地方。对应的方法是ffill或者pad。
用后值填充。对应的方法是bfill，b代表back。
下面给出代码看一下
ts_7h_asfreq = ts.resample('7H').asfreq()
print(ts_7h_asfreq)
ts_7h_ffill = ts.resample('7H').ffill()
print(ts_7h_ffill)
ts_7h_bfill = ts.resample('7H').bfill()
ts_7h_bfill
2018-01-01 00:00:00 1.0
2018-01-01 07:00:00 NaN
2018-01-01 14:00:00 NaN
2018-01-01 21:00:00 NaN
Freq: 7H, dtype: float64
2018-01-01 00:00:00 1
2018-01-01 07:00:00 1
2018-01-01 14:00:00 1
2018-01-01 21:00:00 1
Freq: 7H, dtype: int32
Out[24]:
2018-01-01 00:00:00 1
2018-01-01 07:00:00 2
2018-01-01 14:00:00 2
2018-01-01 21:00:00 2
Freq: 7H, dtype: int32
总结
重采样和降采样一般用在时间序列里面，合理的使用降低时间维度或者降低时间细粒度多可以成为好的特征。
以上这篇python中resample函数实现重采样和降采样代码就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。