介绍

在数据处理过程中，往往需要将原始数据按照一定的时间间隔重新采样，以便于后续的统计分析或可视化。在 Python 中，使用 pandas 库提供的 resample 方法可以很方便地实现这一目的。

本文将介绍如何使用 pandas 的 resample 方法对时间序列数据进行重新采样，以及常用的参数和操作方式。

方法

pandas 中的 resample 方法可以对时间序列数据进行重采样，并调整其采样频率。下面是一段示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成时间序列数据（每分钟一条记录）
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2021', end='1/10/2021', freq='T')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df['data'] = np.random.randint(0,100,size=(len(date_rng)))
df = df.set_index('date')

# 以 5 分钟为间隔重新采样
df_resampled = df.resample('5T').sum()
print(df_resampled.head())

上述代码中，先生成了一个时间序列数据 df（含日期和数据两列），并将其以分钟为频率生成，然后使用 resample 方法，以 5 分钟为间隔重新采样，并对新的数据进行统计聚合，得到了 df_resampled 数据。

参数

resample 方法的参数中，最常用的包括：

• freq：重新采样的时间间隔，具体格式可以参考官方文档中的 Offset Aliases；
• how：数据聚合方式，可以是 sum、mean、median、min、max、last、ohlc 等；
• fill_method：填充数据中缺失值的方法，可以是 bfill（后向填充）、ffill（前向填充）和 nearest；
• closed：指定重新采样区间的闭合方式，是左闭右闭（'left'）或左开右闭（'right'）；
• label：指定重采样后结果的时间戳是放在区间的起始点还是终止点，可以是 left（起始点）或 right（终止点）。

除了以上几个参数之外，还可以使用 on 参数指定按照某列进行重采样（比如按照一个区间编号列），以及 loffset 参数指定位移时间戳的方式。

结论

使用 pandas 中的 resample 方法，可以方便地对时间序列数据进行重新采样，从而得到不同时间间隔的数据聚合结果。根据不同的需求，可以通过设置参数改变采样频率、聚合方法和数据填充方式等，得到符合要求的数据结果。