Pandas 时间序列分析中的resample函数

Pandas 中的resample函数用于各种频率的转换工作。

resample的参数如下:

参数 描述
freq 转换频率
axis=0 重采样的轴
closed=None 在降采样中,设置各时间段哪段是闭合的
label=None 在降采样中,如何设置聚合值的标签

下面着重介绍:

closedlabel参数
label就是8:00 -8:30会被标记成8:00还是8:30
closed就是哪段是闭区间

w=pd.date_range(start = '2021/2/1', periods=10,freq='H')
y = pd.Series(np.arange(10),index=w)
y

y.resample('3H',closed='right',label='right').sum() 

第一个区间 2021-01-31:21:00:01 - 2021-02-01:00:00:00

y.resample('3H',closed='right',label='left').sum()

第一个区间2021-01-31:21:00:01 - 2021-02-01:00:00:00

y.resample('3H',closed='left',label='left').sum()

第一个区间是2021-02-01 00:00:00 - 2021-02-01:02:59:59

y.resample('3H',closed='left',label='right').sum()

第一个区间是2021-02-01 00:00:00 - 2021-02-01:02:59:59

总之colsed决定的是区间的划分方式,label只是决定用区间的左端点还是右端点命名这一段

到此这篇关于Pandas 时间序列分析中的resample函数的文章就介绍到这了,更多相关Pandas 中的resample函数内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Pandas时间序列重采样(resample)方法中closed、label的作用详解

    Pandas提供了便捷的方式对时间序列进行重采样,根据时间粒度的变大或者变小分为降采样和升采样: 降采样:时间粒度变大.例如,原来是按天统计的数据,现在变成按周统计.降采样会涉及到数据的聚合,比如天数据变成周数据,那么就得对一周的7天数据聚合,聚合的方式可以是求和,求均值等等. 升采样:时间粒度变小.例如,原来是按周统计的数据,现在变成按天统计.升采样会涉及到数据的填充,根据填充的方法不同填充的数据也就不同. 下面涉及的例子,都需要导入numpy和pandas(如下),并且对于降采样数据的聚合做

  • pandas-resample按时间聚合实例

    如下所示: import pandas as pd #如果需要的话,需将df中的date列转为datetime df.date = pd.to_datetime(df.date,format="%Y%m%d") #将改好格式的date列,设置为df的index df.set_index('date',drop=True) #按年来提数据 (因为此时的datetime已经为index了,可以直接[]取行内容) df['2018'] df['2018':'2021'] #按月来提数据 df

  • Pandas中resample方法详解

    Pandas中的resample,重新采样,是对原样本重新处理的一个方法,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. 方法的格式是: DataFrame.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention='start',kind=None, loffset=None, limit=None, base=0) 参数详解是: 参数 说明 freq 表示重采样频率,

  • Pandas —— resample()重采样和asfreq()频度转换方式

    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 [232]: ts_index = pd.date_range('2018-08-03',periods =12,fre

  • Pandas 时间序列分析中的resample函数

    Pandas 中的resample函数用于各种频率的转换工作. resample的参数如下: 参数 描述 freq 转换频率 axis=0 重采样的轴 closed=None 在降采样中,设置各时间段哪段是闭合的 label=None 在降采样中,如何设置聚合值的标签 下面着重介绍: closed和label参数label就是8:00 -8:30会被标记成8:00还是8:30closed就是哪段是闭区间 w=pd.date_range(start = '2021/2/1', periods=10

  • R语言中时间序列分析浅析

    时间序列是将统一统计值按照时间发生的先后顺序来进行排列,时间序列分析的主要目的是根据已有数据对未来进行预测. 一个稳定的时间序列中常常包含两个部分,那么就是:有规律的时间序列+噪声.所以,在以下的方法中,主要的目的就是去过滤噪声值,让我们的时间序列更加的有分析意义. 语法 时间序列分析中ts()函数的基本语法是 timeseries.object.name <- ts(data, start, end, frequency) 以下是所使用的参数的描述 data是包含在时间序列中使用的值的向量或矩

  • python中resample函数实现重采样和降采样代码

    函数原型 resample(self, 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) 比较关键的是rule,closed,label下面会随着两个用法说明 降采样 对时间数据细粒度增大,可以把每天的数据聚合成一周,可以求和或者均值的方式进行

  • pandas实现excel中的数据透视表和Vlookup函数功能代码

    在孩子王实习中做的一个小工作,方便整理数据. 目前这几行代码是实现了一个数据透视表和匹配的功能,但是将做好的结果写入了不同的excel中, 如何实现将结果连续保存到同一个Excel的同一个工作表中? 还需要探索. import pandas as pd import numpy as np a = [1601,1602,1603,1604,1605,1606,1607,1608,1609,1610,1611,1612,1701,1702,1703,1704] for i in a: b = st

  • pandas dataframe 中的explode函数用法详解

    在使用 pandas 进行数据分析的过程中,我们常常会遇到将一行数据展开成多行的需求,多么希望能有一个类似于 hive sql 中的 explode 函数. 这个函数如下: Code # !/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # create on 18/4/13 import pandas as pd def dataframe_explode(dataframe, fieldname): temp_fieldname = fieldname

  • Pandas 中的join函数应用实现删除多余的空行

    str.join即sequence – 要连接的元素序列.返回通过指定字符连接序列中元素后生成的新字符串. n = 'abc' n1 = '-'.join(n) # n1 'a-b-c'   n = ['we', 'are', 'programmer'] n = ' '.join(n) # 'we are programmer' 在数据处理中可能经常会使用join函数,比如: 一.有机肥料上下面多了一行空行:二.有机肥料下面多了一行空行, 情况入下图所示: 其实处理很简单只需要对这一列数据应用自

  • python pandas中的agg函数用法

    目录 pandas中的agg函数 pandas详解 聚合运算agg() 1. 创建DataFrame对象 2. 单列聚合 3. 多列聚合 4. 多种聚合运算 5. 多种聚合运算并更改列名 6. 不同的列运用不同的聚合函数 7. 使用自定义的聚合函数 8. 方便的descibe pandas中的agg函数 python中的agg函数通常用于调用groupby()函数之后,对数据做一些聚合操作,包括sum,min,max以及其他一些聚合函数 如下所示: >>> df = pd.read_ex

  • Jmeter中的timeshift()函数获取当前时间进行加减

    __TimeShift(格式,日期,移位,语言环境,变量): 可对日期进行移位加减操作 格式 - 将显示创建日期的格式. 如果该值未被传递,则以毫秒为单位创建日期. 日期 - 这是日期值.用于如果要通过添加或减去特定天数,小时或分钟来创建特定日期的情况.如果参数值未通过,则使用当前日期. 移位 -表示要从日期参数的值中添加或减去多少天,几小时或几分钟.如果该值未被传递,则不会将任何值减去或添加到日期参数的值中.如下所述: “PT20.345S”解析为“20.345秒” “PT15M”解析为“15

  • 如何利用python进行时间序列分析

    题记:毕业一年多天天coding,好久没写paper了.在这动荡的日子里,也希望写点东西让自己静一静.恰好前段时间用python做了一点时间序列方面的东西,有一丁点心得体会想和大家分享下.在此也要特别感谢顾志耐和散沙,让我喜欢上了python. 什么是时间序列 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列,时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值.在这里需要强调一点的是,时间序列分析并不是关于时间的回归,它主要是研究自身的变化规律的(这里不考虑含外生变量的时间序列). 为什么用python

  • Python量化交易实战之使用Resample函数转换“日K”数据

    使用Resample函数转换时间序列 一.什么是resample函数? 它是Python数据分析库Pandas的方法函数. 它主要用于转换时间序列的频次.可以做一些统计汇总的工作. 什么叫转换时间序列的频次呢? 比如说股票的日k和周k, 假设我只能获取到股票日K的数据,比如说11月1号到11月5号,那怎么样将它转换为以周为单位的K线呢? 日期 周期 开盘价 收盘价 最高价 最低价 11月1号 周一 1.11 1.11 1.11 1.12 11月2号 周二 1.12 1.12 1.11 1.12

随机推荐