簡介

重采樣是時間序列分析中處理時序數(shù)據(jù)的一項基本技術。它是關于將時間序列數(shù)據(jù)從一個頻率轉換到另一個頻率，它可以更改數(shù)據(jù)的時間間隔，通過上采樣增加粒度，或通過下采樣減少粒度。在本文中，我們將深入研究Pandas中重新采樣的關鍵問題。

為什么重采樣很重要?

時間序列數(shù)據(jù)到達時通常帶有可能與所需的分析間隔不匹配的時間戳。例如以不規(guī)則的間隔收集數(shù)據(jù)，但需要以一致的頻率進行建?；蚍治?。

重采樣分類

重采樣主要有兩種類型:

1、Upsampling

上采樣可以增加數(shù)據(jù)的頻率或粒度。這意味著將數(shù)據(jù)轉換成更小的時間間隔。

2、Downsampling

下采樣包括減少數(shù)據(jù)的頻率或粒度。將數(shù)據(jù)轉換為更大的時間間隔。

重采樣的應用

重采樣的應用十分廣泛：

在財務分析中，股票價格或其他財務指標可能以不規(guī)則的間隔記錄。重新可以將這些數(shù)據(jù)與交易策略的時間框架(如每日或每周)保持一致。

物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設備通常以不同的頻率生成數(shù)據(jù)。重新采樣可以標準化分析數(shù)據(jù)，確保一致的時間間隔。

在創(chuàng)建時間序列可視化時，通常需要以不同的頻率顯示數(shù)據(jù)。重新采樣夠調整繪圖中的細節(jié)水平。

許多機器學習模型都需要具有一致時間間隔的數(shù)據(jù)。在為模型訓練準備時間序列數(shù)據(jù)時，重采樣是必不可少的。

重采樣過程

重采樣過程通常包括以下步驟:

首先選擇要重新采樣的時間序列數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)可以采用各種格式，包括數(shù)值、文本或分類數(shù)據(jù)。

確定您希望重新采樣數(shù)據(jù)的頻率。這可以是增加粒度(上采樣)或減少粒度(下采樣)。

選擇重新采樣方法。常用的方法包括平均、求和或使用插值技術來填補數(shù)據(jù)中的空白。

在上采樣時，可能會遇到原始時間戳之間缺少數(shù)據(jù)點的情況。插值方法，如線性或三次樣條插值，可以用來估計這些值。

對于下采樣，通常會在每個目標區(qū)間內聚合數(shù)據(jù)點。常見的聚合函數(shù)包括sum、mean或median。

評估重采樣的數(shù)據(jù)，以確保它符合分析目標。檢查數(shù)據(jù)的一致性、完整性和準確性。

Pandas中的resample()方法

resample可以同時操作Pandas Series和DataFrame對象。它用于執(zhí)行聚合、轉換或時間序列數(shù)據(jù)的下采樣和上采樣等操作。

下面是

resample()

方法的基本用法和一些常見的參數(shù)：

import pandas as pd
 # 創(chuàng)建一個示例時間序列數(shù)據(jù)框
 data = {'date': pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31', freq='D'),
         'value': range(365)}
 df = pd.DataFrame(data)
 # 將日期列設置為索引
 df.set_index('date', inplace=True)
 # 使用resample()方法進行重新采樣
 # 將每日數(shù)據(jù)轉換為每月數(shù)據(jù)并計算每月的總和
 monthly_data = df['value'].resample('M').sum()
 # 將每月數(shù)據(jù)轉換為每季度數(shù)據(jù)并計算每季度的平均值
 quarterly_data = monthly_data.resample('Q').mean()
 # 將每季度數(shù)據(jù)轉換為每年數(shù)據(jù)并計算每年的最大值
 annual_data = quarterly_data.resample('Y').max()
 print(monthly_data)
 print(quarterly_data)
 print(annual_data)

在上述示例中，我們首先創(chuàng)建了一個示例的時間序列數(shù)據(jù)框，并使用

resample()

方法將其轉換為不同的時間頻率（每月、每季度、每年）并應用不同的聚合函數(shù)（總和、平均值、最大值）。

resample()

方法的參數(shù)：

• 第一個參數(shù)是時間頻率字符串，用于指定重新采樣的目標頻率。常見的選項包括 'D'（每日）、'M'（每月）、'Q'（每季度）、'Y'（每年）等。
• 你可以通過第二個參數(shù)how來指定聚合函數(shù)，例如 'sum'、'mean'、'max' 等，默認是 'mean'。
• 你還可以使用closed參數(shù)來指定每個區(qū)間的閉合端點，可選的值包括 'right'、'left'、'both'、'neither'，默認是 'right'。
• 使用label參數(shù)來指定重新采樣后的標簽使用哪個時間戳，可選的值包括 'right'、'left'、'both'、'neither'，默認是 'right'。
• 可以使用loffset參數(shù)來調整重新采樣后的時間標簽的偏移量。
• 最后，你可以使用聚合函數(shù)的特定參數(shù)，例如'sum'函數(shù)的min_count參數(shù)來指定非NA值的最小數(shù)量。

1、指定列名

默認情況下，Pandas的resample()方法使用Dataframe或Series的索引，這些索引應該是時間類型。但是，如果希望基于特定列重新采樣，則可以使用on參數(shù)。這允許您選擇一個特定的列進行重新采樣，即使它不是索引。

df.reset_index(drop=False, inplace=True)
 df.resample('W', on='index')['C_0'].sum().head()

在這段代碼中，使用resample()方法對'index'列執(zhí)行每周重采樣，計算每周'C_0'列的和。

2、指定開始和結束的時間間隔

closed參數(shù)允許重采樣期間控制打開和關閉間隔。默認情況下，一些頻率，如'M'， 'A'， 'Q'， 'BM'， 'BA'， 'BQ'和'W'是右閉的，這意味著包括右邊界，而其他頻率是左閉的，其中包括左邊界。在轉換數(shù)據(jù)頻率時，可以根據(jù)需要手動設置關閉間隔。

df = generate_sample_data_datetime()
 pd.concat([df.resample('W', closed='left')['C_0'].sum().to_frame(name='left_closed'),
            df.resample('W', closed='right')['C_0'].sum().to_frame(name='right_closed')],
           axis=1).head(5)

在這段代碼中，我們演示了將日頻率轉換為周頻率時左閉間隔和右閉間隔的區(qū)別。

3、輸出結果控制

label參數(shù)可以在重采樣期間控制輸出結果的標簽。默認情況下，一些頻率使用組內的右邊界作為輸出標簽，而其他頻率使用左邊界。在轉換數(shù)據(jù)頻率時，可以指定是要使用左邊界還是右邊界作為輸出標簽。

df = generate_sample_data_datetime()
 df.resample('W', label='left')['C_0'].sum().to_frame(name='left_boundary').head(5)
 df.resample('W', label='right')['C_0'].sum().to_frame(name='right_boundary').head(5)

在這段代碼中，輸出標簽是根據(jù)在label參數(shù)中指定“left”還是“right”而變化的，建議在實際應用時顯式指定，這樣可以減少混淆。

4、匯總統(tǒng)計數(shù)據(jù)

重采樣可以執(zhí)行聚合統(tǒng)計，類似于使用groupby。使用sum、mean、min、max等聚合方法來匯總重新采樣間隔內的數(shù)據(jù)。這些聚合方法類似于groupby操作可用的聚合方法。

df.resample('D').sum()
 df.resample('W').mean()
 df.resample('M').min()
 df.resample('Q').max()
 df.resample('Y').count()
 df.resample('W').std()
 df.resample('M').var()
 df.resample('D').median()
 df.resample('M').quantile([0.25, 0.5, 0.75])
 custom_agg = lambda x: x.max() - x.min()
 df.resample('W').apply(custom_agg)

上采樣和填充

在時間序列數(shù)據(jù)分析中，上采樣和下采樣是用來操縱數(shù)據(jù)觀測頻率的技術。這些技術對于調整時間序列數(shù)據(jù)的粒度以匹配分析需求非常有價值。

我們先生成一些數(shù)據(jù)

import pandas as pd
 import numpy as np
 
 
 def generate_sample_data_datetime():
     np.random.seed(123)
     number_of_rows = 365 * 2
     num_cols = 5
     start_date = '2023-09-15'  # You can change the start date if needed
     cols = ["C_0", "C_1", "C_2", "C_3", "C_4"]
     df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 100, size=(number_of_rows, num_cols)), columns=cols)
     df.index = pd.date_range(start=start_date, periods=number_of_rows)
     return df
 
 df = generate_sample_data_datetime()

上采樣包括增加數(shù)據(jù)的粒度，這意味著將數(shù)據(jù)從較低的頻率轉換為較高的頻率。

假設您有上面生成的每日數(shù)據(jù)，并希望將其轉換為12小時的頻率，并在每個間隔內計算“C_0”的總和:

df.resample('12H')['C_0'].sum().head(10)

代碼將數(shù)據(jù)重采樣為12小時的間隔，并在每個間隔內對' C_0 '應用總和聚合。這個.head(10)用于顯示結果的前10行。

在上采樣過程中，特別是從較低頻率轉換到較高頻率時，由于新頻率引入了間隙，會遇到丟失數(shù)據(jù)點的情況。所以需要對間隙的數(shù)據(jù)進行填充，填充一般使用以下幾個方法：

向前填充-前一個可用的值填充缺失的值。可以使用limit參數(shù)限制正向填充的數(shù)量。

df.resample('8H')['C_0'].ffill(limit=1)

反向填充 -用下一個可用的值填充缺失的值。

df.resample('8H')['C_0'].bfill(limit=1)

最近填充 -用最近的可用值填充缺失的數(shù)據(jù)，該值可以是向前的，也可以是向后的。

df.resample('8H')['C_0'].nearest(limit=1)

Fillna —結合了前面三個方法的功能?？梢灾付ǚ椒?例如，'pad'/' fill'， 'bfill'， 'nearest')，并使用limit參數(shù)進行數(shù)量控制。

df.resample('8H')['C_0'].fillna(method='pad', limit=1)

Asfreq-指定一個固定的值來填充所有缺失的部分一次。例如，可以使用-999填充缺失的值。

df.resample('8H')['C_0'].asfreq(-999)

插值方法-可以應用各種插值算法。

df.resample('8H').interpolate(method='linear').applymap(lambda x: round(x, 2))

一些常用的函數(shù)

1、使用agg進行聚合

result = df.resample('W').agg(
     {
         'C_0': ['sum', 'mean'],
         'C_1': lambda x: np.std(x, ddof=1)
     }
 ).head()

使用agg方法將每日時間序列數(shù)據(jù)重新采樣到每周頻率。并為不同的列指定不同的聚合函數(shù)。對于“C_0”，計算總和和平均值，而對于“C_1”，計算標準差。

2、使用 apply 聚合

def custom_agg(x):
     agg_result = {
         'C_0_mean': round(x['C_0'].mean(), 2),
         'C_1_sum': x['C_1'].sum(),
         'C_2_max': x['C_2'].max(),
         'C_3_mean_plus1': round(x['C_3'].mean() + 1, 2)
     }
     return pd.Series(agg_result)
 
 result = df.resample('W').apply(custom_agg).head()

定義了一個名為custom_agg的自定義聚合函數(shù)，它將DataFrame x作為輸入，并在不同列上計算各種聚合。使用apply方法將數(shù)據(jù)重新采樣到每周的頻率，并應用自定義聚合函數(shù)。

3、使用transform進行變換

df['C_0_cumsum'] = df.resample('W')['C_0'].transform('cumsum')
 df['C_0_rank'] = df.resample('W')['C_0'].transform('rank')
 result = df.head(10)

使用transform 方法來計算每周組中'C_0'變量的累積和排名。DF的原始索引結構保持不變。

4、使用pipe 進行管道操作

result = df.resample('W')['C_0', 'C_1'] \
     .pipe(lambda x: x.cumsum()) \
     .pipe(lambda x: x['C_1'] - x['C_0'])
 result = result.head(10)

使用管道方法對下采樣的'C_0'和'C_1'變量進行鏈式操作。cumsum函數(shù)計算累積和，第二個管道操作計算每個組的'C_1'和'C_0'之間的差值。像管道一樣執(zhí)行順序操作。

總結

時間序列的重采樣是將時間序列數(shù)據(jù)從一個時間頻率（例如每日）轉換為另一個時間頻率（例如每月或每年），并且通常伴隨著對數(shù)據(jù)進行聚合操作。重采樣是時間序列數(shù)據(jù)處理中的一個關鍵操作，通過進行重采樣可以更好地理解數(shù)據(jù)的趨勢和模式。

在Python中，可以使用Pandas庫的

resample()

方法來執(zhí)行時間序列的重采樣。

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