pandas 的 resample 函數做時間重採樣(降採樣和升採樣)

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我們可以生成不同頻率的時間索引，比如按小時、按天、按周、按月等等，因此就會引出另外一個問題，如果我們相對數據做不同頻率的轉換，該怎麼做，pandas庫中是否有現成的方法可供使用呢？帶著這個問題，我們本次就來學習下數據重採樣的知識。

首先，簡單解釋什麼是數據重採樣，所謂數據重採樣就是將數據原有的頻率轉換到另一個頻率上，如果是從低頻率轉換到高頻率，那麼就是升採樣，比如原來的數據是按月統計的，通過升採樣可以轉換為按日的序列數據;相反,如果原來的數據是按日的時間序列數據，通過轉換函數轉換為按月的時間序列數據，那麼我們就將這個過程稱為降採樣。不管是升採樣還是降採樣，都通過pandas中的resample函數完成，下面我們就具體來學習這個函數。

pandas.DataFrame.resample

pandas.DataFrame.resample()這個函數主要是用來對時間序列做頻率轉換，函數原型如下：

1. DataFrame.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)

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各參數含義如下列表：

線性填充 pandas resample 降採樣 升採樣

降採樣(高頻數據到低頻數據)

上面我們已經知道了重採樣的函數和函數各參數的含義，下面我們就用一個例子演示降採樣的過程。為了方便觀察，這裡我們生成10條日數據，如下：

1. import pandas as pd
   
2. import numpy as np
   
3. index=pd.date_range('20190115','20190125',freq='D')
   
4. data1=pd.Series(np.arange(len(index)),index=index)
   
5. data1

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線性填充 pandas resample 降採樣 升採樣

如上圖，這裡有10條日數據，現在我們將這按日統計的數據通過降採樣的方法轉化為按3日求和統計的數據，如下：

1. data1.resample(rule='3D',how='sum')

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線性填充 pandas resample 降採樣 升採樣

降採樣

可以看到，原來10條按日統計的數據經過降採樣轉換變為4條（最後一條是2日的數據和）按每3天統計的數據，這就是降採樣的過程，這裡需要注意的是起算的節點。上面的例子中label這個參數默認的是left,現在我們改為right,看看有什麼區別，如下：

1. data1.resample(rule='3D',how='sum',label='right')

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線性填充 pandas resample 降採樣 升採樣

通過上面的對比，可以得出label這個參數控制了分組後聚合標籤的取值。在label為right的情況下，將取分箱右側的值作為新的標籤。上面這個例子基本上演示了降採樣的過程，當然我們可以調整how這個參數值進行不同的取值，如下：

1. data1.resample(rule='3D',how='mean')#取3天的平均值

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線性填充 pandas resample 降採樣 升採樣

也可以將聚合方法寫到外面，如下：

1. data1.resample(rule='3D',how='mean')

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線性填充 pandas resample 降採樣 升採樣

取3天的最小值作為新標籤值：

線性填充 pandas resample 降採樣 升採樣

升採樣(低頻數據到高頻數據)

上面演示了降採樣的過程，下面我們演示升採樣的過程，根據升採樣的定義，我們只需在resample函數中改變頻率即可，但與降採樣不同的是升採樣後新增頻率的數為空值，為此，rasample也提供了3種方式進行填充，下面我們通過代碼來演示。

1. data1.resample(rule='6H').asfreq()

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線性填充 pandas resample 降採樣 升採樣

可以看到，將原來的按日的數據進行升採樣為6小時時，會產生很多空值，對於這種空值resample提供了3種方式，分別為ffill（取前面的值）、bfill（取後面的值）、interpolate(線性取值)，這裡我們分別進行測試，如下：

1. data1.resample(rule='6H').ffill()

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線性填充 pandas resample 降採樣 升採樣

按前面的值進行填充

可以看到，在ffill不帶任何數字的情況下，填充了所有的空值，這裡我們可以輸入個數，從而指定要填充的空值個數，如下:

1. data1.resample(rule='6H').ffill(2)

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線性填充 pandas resample 降採樣 升採樣

1. data1.resample(rule='6H').bfill()

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線性填充 pandas resample 降採樣 升採樣

用後面的值填充

1. data1.resample(rule='6H').interpolate()

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線性填充 pandas resample 降採樣 升採樣

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