python数据处理——对pandas进行数据变频或插值实例

古城微笑少年丶 2023-01-01 01:42 171阅读 0赞

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这里首先要介绍官方文档，对python有了进一步深度的学习的大家们应该会发现，网上不管csdn或者简书上还是什么地方，教程来源基本就是[官方文档][Link 4]，所以英语只要还过的去，推荐看官方文档，就算不够好，也可以只看它里面的sample就够了

好了，不说废话，看我的代码：

import pandas as pd
    import numpy as np
    rng = pd.date_range('20180101', periods=40)
    ts = pd.Series(np.arange(1,41), index=rng)#这一行和上一行生成了一个index为时间，一共40天的数据
    ts_m = ts.resample('M').asfreq()#对数据进行按月重采样，之后再asfreq()
    print(ts)
    print(ts_m)

**tips：**因为发生了一些事，所以没有写完这部分先这样吧，后面我再补全

结果在下面，大家看按照月度‘M'采样，会抓取到月末的数据，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个resample对象，当然除了M以外，也可以自己进行随意的设置频率，比如说‘3M'三个月，‘5T'五分钟，‘30S'三十秒，更多精彩内容请多多查看文档

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    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

至于这个asfreq()，用法是这样的：

# 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

然后既然有下采样，那就要有插值了，插值的用法如下所示：

这个是线性插值，当然还有向前填充（.bfill()）向后填充(.pad())的,可以还看这个[官方文档][Link 4]啦，官方文档就是好

>>> s = pd.Series([0, 1, np.nan, 3])
    >>> s.interpolate()
    0  0
    1  1
    2  2
    3  3
    dtype: float64

以上这篇python数据处理——对pandas进行数据变频或插值实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持菜鸟教程www.piaodoo.com。

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[Link 4]: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.resample.html