python數(shù)據(jù)處理——對pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)變頻或插值實例
更新時間：2020年04月22日 09:22:17 作者：櫻花城堡的小侍衛(wèi)
這篇文章主要介紹了python數(shù)據(jù)處理——對pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)變頻或插值實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
這里首先要介紹官方文檔，對python有了進(jìn)一步深度的學(xué)習(xí)的大家們應(yīng)該會發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)上不管csdn或者簡書上還是什么地方，教程來源基本就是官方文檔，所以英語只要還過的去，推薦看官方文檔，就算不夠好，也可以只看它里面的sample就夠了
好了，不說廢話，看我的代碼：
import pandas as pd
import numpy as np
rng = pd.date_range('20180101', periods=40)
ts = pd.Series(np.arange(1,41), index=rng)#這一行和上一行生成了一個index為時間，一共40天的數(shù)據(jù)
ts_m = ts.resample('M').asfreq()#對數(shù)據(jù)進(jìn)行按月重采樣，之后再asfreq()
print(ts)
print(ts_m)
tips：因為發(fā)生了一些事，所以沒有寫完這部分先這樣吧，后面我再補(bǔ)全
結(jié)果在下面，大家看按照月度‘M'采樣，會抓取到月末的數(shù)據(jù)，1月31日和2月28日，嗯，后面的asfreq()是需要的，不然返回的就只是一個resample對象，當(dāng)然除了M以外，也可以自己進(jìn)行隨意的設(shè)置頻率，比如說‘3M'三個月，‘5T'五分鐘，‘30S'三十秒，更多精彩內(nèi)容請多多查看文檔
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至于這個asfreq()，用法是這樣的：
# to 45 minute frequency and forward fill
In [5]: converted = ts.asfreq('45Min', method='pad')
In [6]: converted.head()
Out[6]:
2011-01-01 00:00:00 0.469112
2011-01-01 00:45:00 0.469112
2011-01-01 01:30:00 -0.282863
2011-01-01 02:15:00 -1.509059
2011-01-01 03:00:00 -1.135632
Freq: 45T, dtype: float64
然后既然有下采樣，那就要有插值了，插值的用法如下所示：
這個是線性插值，當(dāng)然還有向前填充（.bfill()）向后填充(.pad())的,可以還看這個官方文檔啦，官方文檔就是好
>>> s = pd.Series([0, 1, np.nan, 3]) >>> s.interpolate() 0 0 1 1 2 2 3 3 dtype: float64
以上這篇python數(shù)據(jù)處理——對pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)變頻或插值實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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