python 时间序列数据 重采样

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重采样：指将时间序列数据从一个频率转为另一个频率的过程。
重采样可以分为
 
降采样：高频率到低频率。
 
升采样：低频率到高频率。
 
升采样后会产生缺失值。相比而言降采样更为常用。

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降采样

import pandas as pd
import numpy as np
# 创建日度数据100条
data1 = pd.DataFrame(np.random.uniform(10, 50, (100, 1)), index=pd.date_range('20220101', periods=100), columns=["value"])
print(data1)

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5

          

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降采样，转为10日数据并求和

data2 = data1.resample('10D').sum()
print(data2)

• 1
• 2

          

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降采样，转为月度数据 并求和

data3 = data1.resample('M').sum()
print(data3)

• 1
• 2

          

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升采样

升采样后需要使用asfreq()方法，才能使升采样后的数据转为DataFrame格式，新增的数据都显示为空值。

首先准备一组数据。

data4 = pd.DataFrame(np.random.randint(1000,4000,size=(4,4)),index=pd.date_range('1/1/2022', periods=4, freq='W-WED'), columns=["北京","上海","广州","深圳"])
print(data4)

• 1
• 2

          

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print(data4.resample('D').asfreq())

• 1

         

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