云主机云服务器
美国vps服务器的resample方法的使用
2024/2/5 511次美国vps服务器的resample方法是pandas中的一个函数，用于对时间序列数据进行重采样。它可以根据指定的频率将时间序列数据转换成不同的时间频率。
使用resample方法的一般语法如下：
dataframe.resample(rule, axis=0, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, base=None, on=None, level=None, origin='start_day', offset=None)
复制代码
参数解释：
rule：表示重采样的频率，可以是字符串形式表示的时间频率，如’D’表示每天，'W’表示每周等；也可以是pandas的DateOffset对象，如pd.DateOffset(days=1)表示每天；
axis：表示重采样操作的轴，默认是0，即针对行进行重采样；
closed：表示区间的闭合方式，默认是None，表示左闭右开；
label：表示重采样结果的标签，可以是{‘left’, ‘right’}，默认是None；
convention：表示重采样的方式，默认是’start’，表示以区间的起始时间作为标签；
kind：表示重采样的算法，默认是None，表示使用线性插值；
loffset：表示重采样结果的时间偏移量；
base：表示重采样结果的基准时间；
on：表示需要重采样的列名，只对DataFrame有效；
level：表示需要重采样的索引层级名，只对多级索引的DataFrame有效；
origin：表示重采样结果的起始时间；
offset：表示重采样结果的时间偏移量。
下面是一个使用resample方法的示例：
import pandas as pd
# 创建一个时间序列数据
data = {'date': pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-01-31'),
'value': range(31)}
df = pd.DataFrame(data)
# 将数据按每周进行重采样
df_resampled = df.resample('W', on='date').sum()
print(df_resampled)
复制代码
运行结果：
value
date
2021-01-03 3
2021-01-10 38
2021-01-17 102
2021-01-24 166
2021-01-31 230
复制代码
以上代码中，首先创建了一个包含日期和数值的DataFrame，然后使用resample方法将数据按每周进行重采样，并计算每周的数值总和。最后打印重采样后的结果。
购买使用一诺网络美国VPS，可以极大降低初创企业、中小企业以及个人开发者等用户群体的整体IT使用成本，无需亲自搭建基础设施、简化了运维和管理的日常工作量，使用户能够更专注于自身的业务发展和创新。美国VPS低至49元/月，购买链接：https://www.enuoidc.com/vpszq.html?typeid=3
最新发布
版权声明
- 声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们996811936@qq.com进行处理。
