重采样方法介绍

重采样（resampling）是指根据一定的规则对时间序列进行重新采样的过程。在时间序列分析中，重采样是一种十分常用的方法，能够帮助我们更好的理解时间序列的趋势和规律。

常见的重采样方法

1. 按时间间隔重采样

按时间间隔重采样是指在原有时间序列的基础上，按照规定的时间间隔对序列进行重新采样，得到新的序列。例如，将分钟数据重采样为小时数据、将小时数据重采样为日数据等。

代码片段

#将分钟数据重采样为小时数据，取平均值
df.resample('H').mean()

2. 按时间点重采样

按时间点重采样是指在原有时间序列的基础上，将序列的时间轴扩展或缩放，得到新的序列，例如在原有序列的基础上，插入新的时间点或删除一些时间点等。

代码片段

#在原有序列的基础上，插入新的时间点
index = pd.date_range('1/1/2000', periods=3, freq='D')
s = pd.Series([1,2,3], index=index)
s.resample('12H').asfreq()

3. 随机重采样

随机重采样是指通过一定的随机抽样的方式对原有时间序列进行重新采样，得到新的序列。常见的随机重采样方法有有放回抽样和无放回抽样。

代码片段

#有放回随机抽样，抽样结果数量为5
df.sample(n=5, replace=True)

重采样的作用

1. 减少数据量，降低计算成本；
2. 提高数据稳定性，减少噪音对预测结果的影响；
3. 可以更好的发现序列中的规律和周期性变化等趋势。

总之，重采样是一种非常有用的时间序列分析方法，通过合理的重采样可以得到更好的分析结果。