python數(shù)據(jù)處理——對(duì)pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)變頻或插值實(shí)例
這里首先要介紹官方文檔，對(duì)python有了進(jìn)一步深度的學(xué)習(xí)的大家們應(yīng)該會(huì)發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)上不管csdn或者簡(jiǎn)書(shū)上還是什么地方，教程來(lái)源基本就是官方文檔，所以英語(yǔ)只要還過(guò)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(shuō)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(gè)index為時(shí)間，一共40天的數(shù)據(jù)
ts_m = ts.resample('M').asfreq()#對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行按月重采樣，之后再asfreq()
print(ts)
print(ts_m)
tips：因?yàn)榘l(fā)生了一些事，所以沒(méi)有寫(xiě)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(huì)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(gè)resample對(duì)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(shuō)‘3M'三個(gè)月，‘5T'五分鐘，‘30S'三十秒，更多精彩內(nèi)容請(qǐng)多多查看文檔
2018-01-07 7 2018-01-08 8 2018-01-09 9 2018-01-10 10 2018-01-11 11 2018-01-12 12 2018-01-13 13 2018-01-14 14 2018-01-15 15 2018-01-16 16 2018-01-17 17 2018-01-18 18 2018-01-19 19 2018-01-20 20 2018-01-21 21 2018-01-22 22 2018-01-23 23 2018-01-24 24 2018-01-25 25 2018-01-26 26 2018-01-27 27 2018-01-28 28 2018-01-29 29 2018-01-30 30 2018-01-31 31 2018-02-01 32 2018-02-02 33 2018-02-03 34 2018-02-04 35 2018-02-05 36 2018-02-06 37 2018-02-07 38 2018-02-08 39 2018-02-09 40 Freq: D, dtype: int32 2018-01-31 31.0 2018-02-28 NaN Freq: M, dtype: float64
至于這個(gè)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(gè)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(gè)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(duì)pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)變頻或插值實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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