美国vps服务器的resample方法是pandas中的一个函数,用于对时间序列数据进行重采样。它可以根据指定的频率将时间序列数据转换成不同的时间频率。
使用resample方法的一般语法如下:
dataframe.resample(rule, axis=0, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, base=None, on=None, level=None, origin='start_day', offset=None)
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参数解释:
rule:表示重采样的频率,可以是字符串形式表示的时间频率,如’D’表示每天,'W’表示每周等;也可以是pandas的DateOffset对象,如pd.DateOffset(days=1)表示每天;
axis:表示重采样操作的轴,默认是0,即针对行进行重采样;
closed:表示区间的闭合方式,默认是None,表示左闭右开;
label:表示重采样结果的标签,可以是{‘left’, ‘right’},默认是None;
convention:表示重采样的方式,默认是’start’,表示以区间的起始时间作为标签;
kind:表示重采样的算法,默认是None,表示使用线性插值;
loffset:表示重采样结果的时间偏移量;
base:表示重采样结果的基准时间;
on:表示需要重采样的列名,只对DataFrame有效;
level:表示需要重采样的索引层级名,只对多级索引的DataFrame有效;
origin:表示重采样结果的起始时间;
offset:表示重采样结果的时间偏移量。
下面是一个使用resample方法的示例:
import pandas as pd
# 创建一个时间序列数据
data = {'date': pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-01-31'),
'value': range(31)}
df = pd.DataFrame(data)
# 将数据按每周进行重采样
df_resampled = df.resample('W', on='date').sum()
print(df_resampled)
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运行结果:
value
date
2021-01-03 3
2021-01-10 38
2021-01-17 102
2021-01-24 166
2021-01-31 230
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以上代码中,首先创建了一个包含日期和数值的DataFrame,然后使用resample方法将数据按每周进行重采样,并计算每周的数值总和。最后打印重采样后的结果。
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