在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。 为什么重采样很重要? 时间序列数据到达时通常带有可能与所需的分析间隔不匹配的时间戳。...2、Downsampling 下采样包括减少数据的频率或粒度。将数据转换为更大的时间间隔。 重采样的应用 重采样的应用十分广泛： 在财务分析中，股票价格或其他财务指标可能以不规则的间隔记录。...在创建时间序列可视化时，通常需要以不同的频率显示数据。重新采样够调整绘图中的细节水平。 许多机器学习模型都需要具有一致时间间隔的数据。在为模型训练准备时间序列数据时，重采样是必不可少的。...在时间序列数据分析中，上采样和下采样是用来操纵数据观测频率的技术。...重采样是时间序列数据处理中的一个关键操作，通过进行重采样可以更好地理解数据的趋势和模式。 在Python中，可以使用Pandas库的resample()方法来执行时间序列的重采样。 作者：JI
在实际项目中，对时间序列数据的处理涉及到各种操作，包括日期解析、重采样、滑动窗口等。本篇博客将深入介绍 Pandas 中对时间序列数据的处理技术，通过实例演示如何灵活应用这些功能。 1....日期解析 在处理时间序列数据时，首先需要将日期解析为 Pandas 的 datetime 类型： # 读取包含日期的数据集 df = pd.read_csv('your_data.csv', parse_dates...时间序列重采样 重采样是指将时间序列数据的频率转换为其他频率。...例如，将每日数据转换为每月数据： # 将每日数据重采样为每月数据，计算每月的均值 monthly_data = df['column_name'].resample('M').mean() 6....处理缺失日期 在时间序列数据中，有时会存在缺失的日期。可以使用 asfreq 方法填充缺失日期： # 填充缺失日期 df = df.asfreq('D', fill_value=0) 12.
pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。...图1 2 在pandas中进行时间分组聚合 在pandas中根据具体任务场景的不同，对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现： 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...原始的意思是「重采样」，可分为「上采样」与「下采样」，而我们通常情况下使用的都是「下采样」，也就是从高频的数据中按照一定规则计算出更低频的数据，就像我们一开始说的对每日数据按月汇总那样。...如果你熟悉pandas中的groupby()分组运算，那么你就可以很快地理解resample()的使用方式，它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”，最基础的参数为rule，用于设置按照何种方式进行重采样...，就像下面的例子那样： import pandas as pd # 记录了2013-02-08到2018-02-07之间每个交易日苹果公司的股价 AAPL = pd.read_csv('AAPL.csv
本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在使用pandas分析处理时间序列数据时...图1 2 在pandas中进行时间分组聚合 在pandas中根据具体任务场景的不同，对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现： 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...原始的意思是重采样，可分为上采样与下采样，而我们通常情况下使用的都是下采样，也就是从高频的数据中按照一定规则计算出更低频的数据，就像我们一开始说的对每日数据按月汇总那样。 ...如果你熟悉pandas中的groupby()分组运算，那么你就可以很快地理解resample()的使用方式，它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”，最基础的参数为rule，用于设置按照何种方式进行重采样...图3 且resample()非常贴心之处在于它会自动帮你对齐到规整的时间单位上，譬如我们这里只有交易日才会有记录，如果我们设置的时间单位下无对应记录，也会为你保留带有缺失值记录的时间点： (
在进行时间相关的数据分析时，时间序列的处理是自然而然的事情，从创建、格式转换到筛选、重采样和聚合统计，pandas都提供了全套方法支持，用的熟练简直是异常丝滑。 ?...需要指出，时间序列在pandas.dataframe数据结构中，当该时间序列是索引时，则可直接调用相应的属性；若该时间序列是dataframe中的一列时，则需先调用dt属性再调用接口。...04 重采样 重采样是pandas时间序列中的一个特色操作，在有些连续时间记录需要按某一指定周期进行聚合统计时尤为有效，实现这一功能的函数主要是resample。...仍然以前述的时间索引记录为例，首先将其按4小时为周期进行采样，此时在每个4小时周期内的所有记录汇聚为一条结果，所以自然涉及到聚合函数的问题，包括计数、求均值、累和等等。 ?...关于pandas时间序列的重采样，再补充两点：1.重采样函数可以和groupby分组聚合函数组合使用，可实现更为精细的功能，具体可参考Pandas中groupby的这些用法你都知道吗一文；2.重采样过程中
基本上是为分析金融时间序列数据而开发的，并为处理时间、日期和时间序列数据提供了一整套全面的框架 今天我们来讨论在 Pandas 中处理日期和时间的多个方面，具体包含如下内容： Timestamp 和...pandas to_datetime() 方法将存储在 DataFrame 列中的日期/时间值转换为 DateTime 对象。将日期/时间值作为 DateTime 对象使操作它们变得更加容易。...虽然我们可以使用 resample() 方法进行上采样和下采样，但我们将重点介绍如何使用它来执行下采样，这会降低时间序列数据的频率——例如，将每小时的时间序列数据转换为每日或 每日时间序列数据到每月 以下示例返回服务器...为此，我们首先需要过滤 DataFrame 中服务器 ID 为 100 的行，然后将每小时数据重新采样为每日数据。...是一种出色的分析工具，尤其是在处理时间序列数据时。
摘要 在本博客中，我们将讨论在构建流数据平台时如何利用 Hudi 的两个最令人难以置信的能力。...2.2 挑战 在将批处理数据摄取到我们的数据湖时，我们支持 S3 的数据集在每日更新日期分区上进行分区。...每小时 OLAP 让我快速展示一下我们的端到端消息 OLAP 计算管道与 10 天事件流的架构 在 kafka 层，我们的 kafka 输入源每个都有 1 天的主题保留期。...在使用默认有效负载类将此每小时增量数据更新到基础 Hudi OLAP 时，它将简单地用我们准备的每小时增量数据中的新记录覆盖基础 Hudi OLAP 中的记录。...因此为了解决这个问题，我们提供了我们的自定义部分行更新有效负载类，同时将外部连接的每小时增量数据插入到基础 Hudi OLAP。有效负载类定义了控制我们在更新记录时如何合并新旧记录的函数。
重采样，平移和窗口化 使用日期和时间作为索引，来直观地组织和访问数据的能力，是 Pandas 时间序列工具的重要组成部分。...时间序列数据的一个常见需求，是以更高或更低的频率重采样。...在这里，我们将在商业年度结束时重采样数据： goog.plot(alpha=0.5, style='-') goog.resample('BA').mean().plot(style=':') goog.asfreq...我们可以通过将数据重采样到更粗糙的网格，来获得更多见解。...考虑到这一点，让我们执行复合的GroupBy，看一下工作日和周末的每小时趋势。
数据规约类似数据集的压缩，它的作用主要是从原有数据集中获得一个精简的数据集，这样可以在降低数据规模的基础上，保留了原有数据集的完整特性。...在进行数据挖掘时，数据压缩通常采用两种有损压缩方法，分别是小波转换和主成分分析，这两种方法都会把原有数据变换或投影到较小的空间。...3.2 重塑分层索引(6.3.2 ) 3.2.1 重塑分层索引介绍 重塑分层索引是pandas中简单的维度规约操作，该操作主要会将DataFrame类对象的列索引转换为行索引，生成一个具有分层索引的结果对象...） 3.3.1 降采样介绍 降采样是一种简单的数据规约操作，它主要是将高频率采集数据规约到低频率采集数据，比如，从每日采集一次数据降低到每月采集一次数据，会增大采样的时间粒度，且在一定程度上减少了数据量...3.3.2 降采样resample用法 pandas中可以使用resample()方法实现降采样操作。resample方法，是针对时间序列的频率转换和重采样的简便方法。
比如进行数据分析时，我们需要将日数据转换为月数据，年数据等。在Pandas中，有几种基于日期对数据进行分组的方法。...:1. resamplepandas中的resample 方法用于对时间序列数据进行重采样，可以将数据的频率更改为不同的间隔。...例如将每日数据重新采样为每月数据。Pandas中的resample方法可用于基于时间间隔对数据进行分组。...resample()只在DataFrame的索引为日期或时间类型时才对数据进行重新采样。...然后使用重采样方法按月分组数据，并计算每个月的“sales”列的平均值。结果是一个新的DF，每个月有一行，还包含该月“sales”列的平均值。2.
时序数据采样 数据集 这里用到的例子，是2011年11月到2014年2月期间伦敦家庭的用电量。 ? 可以看出，这个数据集是按照每半小时统计一次的节奏，记下每家每户用了多少电。...重采样意味着改变时序数据中的时间频率，在特征工程中这个技能非常有用，给监督学习模型补充一些结构。 依靠pandas进行重采样的方法类似groupby，通过下面的例子，可以更方便的理解。...首先，需要把采样周期变成每周： · data.resample() 用来重采样数据帧里的电量（kWh）那一列。 · The ‘W’ 表示我们要把采样周期变为每周（week）。...LSTM似乎很适合时序数据预测，让它来处理一下我们按照一天为周期的数据： ? LSTM对输入数据的规模很敏感，特别是在使用sigmoid或tanh激活函数时。...方法很简单，导入原始数据，然后为一年中的某一天和一天中的某一小时添加两列。 ? ? 连接和树形图 连接函数将距离信息和分组对象根据相似性聚类，他们相互连接，创造更大的聚类。
Name列保留，而Height和Weight列未旋转到variable列中。.../apachecn/apachecn-ds-zh/-/raw/master/docs/learning-pandas-2e/img/00690.jpeg)] 由于数据与每小时时间序列中的新的每日时间序列一致...具体而言，在本章中，我们将完成以下任务： 从 Google 财经中获取和整理股票数据 绘制时间序列价格 绘制交易量序列数据 计算简单的每日百分比变化 计算简单的每日累计收益 将从数据每日重新采样为每月的收益...这是因为它使用了大约 30% 的数据，并且绑定到月底。 分析收益分布 通过将数据绘制在直方图中，可以感觉到特定股票每日百分比变化的分布差异。...生成数据（例如每日收益）的直方图的一个技巧是选择要聚合值的箱数。 该示例将使用 50 个桶，这使您可以很好地感觉到三年数据中每日变化的分布。
在本教程中，我们将基于Adj Close列创建烛形/ OHLC图，这将允许我介绍重新采样和其他一些数据可视化概念。...df ['Adj Close']列的新数据框，重新封装10天的窗口，并且重采样是一个ohlc（开高低关闭）。...由于我们的数据是每日数据，因此将其重新采样为10天的数据会显着缩小数据的大小。这是你可以如何规范化多个数据集。...有时，您可能会在每个月的一个月初记录一次数据，每个月末记录的其他数据，以可能终每周记录一些数据。您可以将该数据框重新采样到月末，每个月，并有效地将所有数据归一化！...在我们的例子中，我们选择0。 plt.show() ?
这些是： 在Pandas中正确加载时间序列数据集 时间序列数据索引 使用Pandas进行时间重采样 滚动时间序列 使用Pandas绘制时间序列数据 在Pandas中正确加载时间序列数据集 让我们在Pandas...太好了，现在我们将DATE列添加为索引，但是让我们检查它的数据类型以了解pandas是作为简单对象还是pandas内置的DateTime数据类型来处理索引。...太好了，现在我们将DATE列添加为索引，但是让我们检查它的数据类型以了解pandas是作为简单对象还是pandas内置的DateTime数据类型来处理索引。...时间序列数据索引 比方说，我想获得的所有数据从 2000-01-01 至 2015年5月1日。为此，我们可以像这样在Pandas中简单地使用索引。...在Pandas中，此语法为 ['starting date'：'end date'：step]。现在，如果我们观察数据集，它是以月格式的，因此我们需要从1992年到2000年的每12个月一次的数据。
数据插入 说明：在指定位置插入指定数据 Excel 在Excel中我们可以将光标放在指定位置并右键增加一行/列，当然也可以在添加时对数据进行一些计算，比如我们就可以使用IF函数(=IF(G2>10000...Pandas 在pandas中可以使用sort_values进行排序，使用ascending来控制升降序，例如将示例数据按照薪资从高到低进行排序可以使用df.sort_values("薪资水平",ascending...数据去重 说明：对重复值按照指定要求处理 Excel 在Excel中可以通过点击数据—>删除重复值按钮并选择需要去重的列即可，例如对示例数据按照创建时间列进行去重，可以发现去掉了196 个重复值，保留了...Pandas 在pandas中可以使用drop_duplicates来对数据进行去重，并且可以指定列以及保留顺序，例如对示例数据按照创建时间列进行去重df.drop_duplicates(['创建时间'...数据抽样 说明：对数据按要求采样 Excel 在Excel中抽样可以使用公式也可以使用分析工具库中的抽样，但是仅支持对数值型的列抽样，比如随机抽20个示例数据中薪资的样本 ?
在本文的最后我用另一种方式进行讨论。 重采样和滚动 请记住上面的“Volume”数据的第一行图。正如我们之前讨论过的，这里数据量太大了。它可以通过重采样来修复。...重采样在时间序列数据中很常见。大多数时候重采样是在较低的频率进行。 因此，本文将只处理低频的重采样。虽然重新采样的高频率也有必要，特别是为了建模的目的。不是为了数据分析。...在我们目前正在研究的“Volume”数据中，我们可以观察到一些大的峰值。这些类型的尖峰对数据分析或建模没有帮助。通常平滑尖峰，重新采样到较低的频率和滚动是非常有用的。...df_week = df.resample("W").mean() 这个“df_week”和“df_month”在以后的可视化中也会很有用。 让我们把每日和每周的数据画在同一个图上。...今天，您已经学习了足够多的时间序列数据可视化。正如我在开始时提到的，有很多很酷的可视化技术可用。
示例一 【例13】采用之前的小费数据集,根据分组选出最高的5个tip-pct值。 关键技术：在调用某对象的apply方法时，其实就是把这个对象当作参数传入到后面的匿名函数中。...五、数据采样 resample()是pandas库中用于时间序列数据重采样的一个方法。...它可以改变时间序列数据的频率，将数据从高频率转换为低频率（如从天到月），或者将数据从低频率转换为高频率（如从月到天）。重采样可以帮助我们对数据进行更好的分析和可视化。...on：指定重采样的列，默认为None，表示对整个DataFrame进行重采样。 level：指定重采样的行索引级别或列级别，默认为None。...origin：指定重采样结果的时间标签，默认为’start_day’，表示时间标签为开始日期。 offset：指定重采样时对时间频率的偏移。
本次介绍pandas时间统计分析的一个高级用法--重采样。以下是内容展示，完整数据、代码和500页图文可戳《pandas进阶宝典V1.1.6》进行了解。...向上采样：转换到更细颗粒度的频率，比如将天转为小时、分钟、秒等 向下采样：转换到更粗颗粒度的频率，比如将天转为周、月、季度、年等 resample用法 pandas中时间重采样的方法是resample(...由于重采样默认对索引执行变换，因此索引必须是时间类型，或者通过on指定要重采样的时间类型的column列。...下面将天为频率的数据上采样到8H频率，向前填充1行和2行的结果。...，会对原数据进行分组内转换但不改变原索引结构，在重采样中用法一样。
使用 Pandas 估计股票收益的相关性 从 Statsmodels 中将数据作为 pandas 对象加载 重采样时间序列数据 简介 Scikits 是小型的独立项目，以某种方式与 SciPy 相关，但不属于...DataSet对象具有名为exog的属性，当作为 Pandas 对象加载时，该属性将成为具有多个列的DataFrame对象。 在我们的案例中，它还有一个endog属性，其中包含世界铜消费量的值。...另见 相关文档 重采样时间序列数据 在此教程中，您将学习如何使用 Pandas 对时间序列进行重新采样。...操作步骤 我们将下载AAPL的每日价格时间序列数据，然后通过计算平均值将其重新采样为每月数据。...单个字符给出重采样频率，如下所示： 每天D 每月M 每年A resample()方法的how参数指示如何采样数据。 默认为计算平均值。 另见 相关 Pandas 文档
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