Pandas 时间序列分析中的resample函数
作者：开始King
这篇文章主要介绍了Pandas 时间序列分析中的resample函数，Pandas 中的resample函数用于各种频率的转换工作，下面我们就来看看其的参数、相关资料等，需要的小伙伴可以参考一下，希望给你带来帮助
Pandas 中的resample函数用于各种频率的转换工作。
resample的参数如下：
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| freq | 转换频率 |
| axis=0 | 重采样的轴 |
| closed=None | 在降采样中，设置各时间段哪段是闭合的 |
| label=None | 在降采样中，如何设置聚合值的标签 |
下面着重介绍：
closed和label参数
label就是8：00 -8：30会被标记成8：00还是8：30
closed就是哪段是闭区间
w=pd.date_range(start = '2021/2/1', periods=10,freq='H') y = pd.Series(np.arange(10),index=w) y
y.resample('3H',closed='right',label='right').sum() 
第一个区间 2021-01-31：21：00：01 - 2021-02-01：00：00：00
y.resample('3H',closed='right',label='left').sum()
第一个区间2021-01-31：21：00：01 - 2021-02-01：00：00：00
y.resample('3H',closed='left',label='left').sum()第一个区间是2021-02-01 00:00:00 - 2021-02-01:02:59:59
y.resample('3H',closed='left',label='right').sum()第一个区间是2021-02-01 00:00:00 - 2021-02-01:02:59:59
总之colsed决定的是区间的划分方式，label只是决定用区间的左端点还是右端点命名这一段
到此这篇关于Pandas 时间序列分析中的resample函数的文章就介绍到这了,更多相关Pandas 中的resample函数内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！