Pandas高效重采样

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {
    'date': pd.date_range(start='1/1/2020', periods=10),
    'value': range(10)
}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index('date', inplace=True)

# 下采样为每月数据，并计算每月的平均值
monthly_avg = df.resample('M').mean()
print(monthly_avg)

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {
    'date': pd.date_range(start='1/1/2020', periods=3, freq='M'),
    'value': [10, 20, 30]
}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index('date', inplace=True)

# 上采样为每日数据，并使用前向填充方法填充缺失值
daily_data = df.resample('D').ffill()
print(daily_data)

# 示例：处理缺失值并进行重采样
df_filled = df.fillna(method='ffill')
monthly_avg_filled = df_filled.resample('M').mean()
print(monthly_avg_filled)

# 示例：使用 rolling 和 apply 进行高效重采样
monthly_avg_efficient = df.rolling('M').apply(lambda x: x.mean(), raw=False)
print(monthly_avg_efficient)