Python数据分析：时间数据重采样

重采样：

• 将时间序列从一个频率转换到另一个频率得的过程，需要聚合

• 高频率转换为低频率，downsampling，相反的过程为upsampling

• pandas中的resample方法实现重采样

  • 产生resample对象

    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    date_rng = pd.date_range('20190101', periods=60, freq='D')
    ser_obj = pd.Series(range(len(date_rng)), index=date_rng)
    print(ser_obj.head(10))
    

    运行：
    

  • resample(freq).sum(), resample(freq).mean(),……

    # 统计每个月的数据总和
    resample_month_sum = ser_obj.resample('M').sum()
    # 统计每个月的数据平均
    resample_month_mean = ser_obj.resample('M').mean()
    
    print('按月求和：', resample_month_sum)
    print('按月求均值：', resample_month_mean)
    

    运行：
    

降采样(downsampling):

• 将数据聚合到规整的低频率

  # 将数据聚合到5天的频率
  five_day_sum_sample = ser_obj.resample('5D').sum()
  
  print('降采样，sum')
  print(five_day_sum_sample)
  

  运行：
  

• OHLC重采样，open, high, low, close

  five_day_ohlc_sample = ser_obj.resample('5D').ohlc()
  
  print('降采样，ohlc')
  print(five_day_ohlc_sample)
  

  运行：
  

• 使用groupby降采样

  # 使用groupby降采样
  print(ser_obj.groupby(lambda x: x.month).sum())
  

  运行：
  

升采样：

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3),
                 index=pd.date_range('20190301', periods=5, freq='W-MON'),
                 columns=['S1', 'S2', 'S3'])
print(df)

运行：

• 将数据从低频率转换到高频率，需要插值，否则为NaN

  # 直接重采样会产生空值
  print(df.resample('D').asfreq())
  

  运行：
  

• 常用插值方法：

  1. ffill(limit), 空值区前面的值填充，limit为填充个数

     #ffill
     print(df.resample('D').ffill(2))
     

     运行：
     

  2. bfill(limit), 空值取后面的值填充

     print(df.resample('D').bfill())
     

     运行：
     

  3. fillna(‘ffill’) 或 fillna(‘bfill’)

     print(df.resample('D').fillna('ffill'))
     

     运行：
     

  4. interpolate, 根据插值算法补全数据

     print(df.resample('D').interpolate('linear'))
     

     运行：