python數(shù)據(jù)處理——對pandas進行數(shù)據(jù)變頻或插值實例

更新時間：2020年04月22日 09:22:17 作者：櫻花城堡的小侍衛(wèi)

這篇文章主要介紹了python數(shù)據(jù)處理——對pandas進行數(shù)據(jù)變頻或插值實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

這里首先要介紹官方文檔，對python有了進一步深度的學習的大家們應該會發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)上不管csdn或者簡書上還是什么地方，教程來源基本就是官方文檔，所以英語只要還過的去，推薦看官方文檔，就算不夠好，也可以只看它里面的sample就夠了

好了，不說廢話，看我的代碼：

import pandas as pd
import numpy as np
rng = pd.date_range('20180101', periods=40)
ts = pd.Series(np.arange(1,41), index=rng)#這一行和上一行生成了一個index為時間，一共40天的數(shù)據(jù)
ts_m = ts.resample('M').asfreq()#對數(shù)據(jù)進行按月重采樣，之后再asfreq()
print(ts)
print(ts_m)

tips：因為發(fā)生了一些事，所以沒有寫完這部分先這樣吧，后面我再補全

結(jié)果在下面，大家看按照月度‘M'采樣，會抓取到月末的數(shù)據(jù)，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個resample對象，當然除了M以外，也可以自己進行隨意的設置頻率，比如說‘3M'三個月，‘5T'五分鐘，‘30S'三十秒，更多精彩內(nèi)容請多多查看文檔

2018-01-07   7
2018-01-08   8
2018-01-09   9
2018-01-10  10
2018-01-11  11
2018-01-12  12
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2018-01-31  31
2018-02-01  32
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2018-02-03  34
2018-02-04  35
2018-02-05  36
2018-02-06  37
2018-02-07  38
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

至于這個asfreq()，用法是這樣的：

# 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

然后既然有下采樣，那就要有插值了，插值的用法如下所示：

這個是線性插值，當然還有向前填充（.bfill()）向后填充(.pad())的,可以還看這個官方文檔啦，官方文檔就是好

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

以上這篇python數(shù)據(jù)處理——對pandas進行數(shù)據(jù)變頻或插值實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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