resample() 重采样

梁小亦 2023-01-13 11:54:30

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resample() resample()进行重采样。 重采样（Resampling）指的是把时间序列的频度变为另一个频度的过程。把高频度的数据变为低频度叫做降采样（downsampling），把低频度变为高频度叫做增采样（upsampling）。降采样考虑因素：各区间哪边是闭合的（参数：closed）如何标记各聚合面元，用区间的开头还是末尾（参数：label） In [...

Pandas中的resample()是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法，可以对原样本重新处理，其语法格式如下： resample(rule，how=None，axis=0，fill_method=None，closed=None，label=None，convention=“start”，kind=None，loffset=None，limit=None，base=0，on=None，level=None

resample()重采样

DataFrame.resample官方文档对行业板块过去10年里，每年行业的涨幅的统计假设获取的数据是从2010/01/01 — 2021/09/03的所有板块的日收盘价,需要统计每年的涨幅，就需要将时间单位从日改为年，然后要从中重新取出每年第一个交易日的和每年最后一个交易日的收盘价，这里resample()函数就非常便捷了。 import pymongo import pandas as pd # 连接数据库 client = pymongo.MongoClient(host='localh

日期重采样是指将时间序列数据从一种频率转换为另一种频率。例如，将日数据转换为月数据，或将小时数据转换为日数据。‘D’：日‘W’：周‘M’：月‘Q’：季度‘Y’：年# 定义自定义聚合函数# 使用自定义聚合函数print("\n按日重采样后的数据（自定义聚合函数）：")除了内置的聚合函数外，你还可以使用自定义的聚合函数来处理每个重采样周期的数据。# 定义自定义聚合函数# 使用自定义聚合函数print("\n按日重采样后的数据（自定义聚合函数）：")

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