pandasresample的用法与应用

pandas是Python数据分析中的一个重要工具，而pandas的时间序列数据同样扮演着至关重要的角色。为了更加方便地对时间序列数据进行分析和处理，pandas提供了resample功能，这种方法能够对时间序列数据进行重采样、降采样以及升采样等操作。

一、基本概念

在介绍resample之前，我们需要先了解一些时间序列数据中的基本概念：

• 时间戳（Timestamp）：即具体某一个时刻（瞬间）的时间点，例如2022年3月5日11点23分。
• 时间间隔（Time interval）：两个连续时间戳之间所经过的时间，例如1秒、5分钟。
• 时间段（Time period）：例如一个小时、一天、一周、一个月、一个季度或一年等，是时间间隔的固定长度。

在pandas中，用Timestamp表示时间戳，用Timedelta表示时间间隔，用Period表示时间段。

二、重采样方法

resample方法是pandas中对时间序列数据进行重采样的一个函数。resample方法需要哪些参数呢？

• rule：是指重采样的频率，例如’H’表示按小时重采样，’D’表示按天重采样，’M’表示按月重采样，见下表。

• how：是指对所选重采样的时间频率进行降采样的方法，例如’mean’、’first’、’last’、’sum’、’max’、’min’等等。
• fill_method：是指在降采样的时候，被填充的缺失值用哪个值来填充，例如’bfill’（向后填充）等。
• closed/left_index：是指重采样区间的闭合方式，例如’left’表示左闭右开，’right’表示右闭左开，’both’表示闭合。

那么下面让我们来看下resample的具体代码实现：

import pandas as pd

# 创建时间序列数据
date_range = pd.date_range(start='2022-03-01 10:00:00', end='2022-03-10 20:00:00', freq='H')
ts = pd.Series(range(len(date_range)), index=date_range)
print('原始时间序列数据：')
print(ts.head(10))

# 按天重采样
ts_resample = ts.resample(rule='D').sum()
print('按天重采样后的结果：')
print(ts_resample.head())

# 按5天重采样
ts_resample = ts.resample(rule='5D').mean()
print('按5天重采样后的结果：')
print(ts_resample.head())

# 按周重采样
ts_resample = ts.resample(rule='W').max()
print('按周重采样后的结果：')
print(ts_resample.head())

三、降采样和升采样

根据时间序列数据的长度和要求，我们可能需要将数据从高频率重采样到低频率，这个过程称之为降采样。相反地，我们将数据从低频率重采样到高频率，就称之为升采样。

举个例子，假设我们有一段每秒采集的时间序列数据，现在我们要将它降采样到每5秒一次。代码如下：

import pandas as pd

# 创建时间序列数据
date_range = pd.date_range(start='2022-03-01 10:00:00', end='2022-03-01 10:01:00', freq='S')
ts = pd.Series(range(len(date_range)), index=date_range)
print('原始时间序列数据：')
print(ts.head())

# 降采样
ts_resample = ts.resample(rule='5S').sum()
print('降采样后的结果：')
print(ts_resample.head())

同样地，如果我们要将数据升采样，代码如下：

import pandas as pd

# 创建时间序列数据
date_range = pd.date_range(start='2022-03-01 10:00:00', end='2022-03-01 10:01:00', freq='S')
ts = pd.Series(range(len(date_range)), index=date_range)
print('原始时间序列数据：')
print(ts.head())

# 升采样
ts_resample = ts.resample(rule='500ms').ffill()
print('升采样后的结果：')
print(ts_resample.head())

在升采样中，我们通常需要使用插值函数来填补空缺值。ffill表示使用前一个非空值填补缺失值，bfill表示使用后一个非空值填补缺失值。

四、时间段的重采样

在较为复杂的时间序列数据处理过程中，我们可能希望把某个时间段的数据重采样为另一个时间段的数据。例如，我们有一段数据是按照月份进行采集的，现在我们需要将其按照季度进行采集，这就需要用到时间段的重采样。

实现时间段重采样的关键在于将时间戳转化为时间段，例如将月份转化为季度：

import pandas as pd

# 创建时间序列数据
date_range = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-12-01', freq='M')
ts = pd.Series(range(len(date_range)), index=date_range)
print('原始时间序列数据：')
print(ts.head())

# 将月份转化为季度
ts_period = ts.to_period(freq='Q')
print('时间段重采样前的结果：')
print(ts_period.head())

# 时间段重采样
ts_resample = ts_period.resample(rule='A').sum()
print('时间段重采样后的结果：')
print(ts_resample.head())

上例中，我们将原始数据中的时间戳转化为时间段，然后按照一年为单位进行重采样。需要注意的是，在进行时间段的重采样时，rule参数的选取需要与时间段匹配。

总结

通过本文的介绍，我们了解了pandasresample的基本概念、重采样方法、降采样和升采样、时间段的重采样，并且给出了相应的代码示例。pandasresample是pandas中用来处理时间序列数据的一个非常强大的工具，能够便捷地进行时间序列数据的重采样、降采样和升采样等操作。