Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)與應(yīng)用（微課版）課件 8.3 Pandas數(shù)據(jù)重采樣_第1頁
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Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)與應(yīng)用模塊8Pandas時間序列操作與應(yīng)用8.3Pandas數(shù)據(jù)重采樣8.3.1使用resample()函數(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)降采樣通過resample()函數(shù)完成數(shù)據(jù)的降采樣，例如按天計數(shù)的頻率轉(zhuǎn)換為按月計數(shù)。降采樣時間顆粒變大，總體的數(shù)據(jù)量是減少的。只需要從高頻向低頻轉(zhuǎn)換時，應(yīng)用聚合函數(shù)即可。8.3.2使用resample()函數(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)升采樣升采樣是將低頻率（時間間隔）轉(zhuǎn)換為高頻率，例如按周統(tǒng)計的數(shù)據(jù)要變成按天統(tǒng)計。升采樣時，時間顆粒是變小的，總體的數(shù)據(jù)量會增多，這很有可能導(dǎo)致某些時間戳沒有相應(yīng)的數(shù)據(jù)。實現(xiàn)按周采樣變成按天采樣，需要使用resample()函數(shù)和asfreq()函數(shù)聯(lián)合實現(xiàn)，asfreq()函數(shù)會將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為指定的頻率。8.3.3使用asfreq()函數(shù)實現(xiàn)頻率轉(zhuǎn)換使用asfreq()函數(shù)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)頻率轉(zhuǎn)換，還可以保留原頻率對應(yīng)的數(shù)值，同時它也可以單獨使用。8.3.4對缺失值進行插值處理升采樣的結(jié)果可能會產(chǎn)生缺失值，那么就需要對缺失值進行處理，一般有以下幾種處理方式：（1）pad/ffill：使用前一個非缺失值去填充缺失值。（2）backfill/bfill：使用后一個非缺失值去填充缺失值。（3）interpolater('linear')：線性插值方法。（4）fillna(value)

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