Numpy 数组的重采样

随着时间的推移，许多数据表可能需要经常进行重新采样。重采样或时序数据重采样是指将时间序列的原始数据调整为新的采样率或更换时间范围的一种方法。在本篇文章中，我们将讨论如何使用Python中的NumPy数组和Pandas库对时序数据进行重采样，并将其调整为每周的间隔。

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什么是重采样？

重采样是指将时间序列转换为新的数据范围或时间范围的过程。大多数收集的时间序列数据以不同的频率收集，但在某些情况下，需要以不同的频率分析数据。此时，就需要使用重采样方法来减少数据中的频率，使其适合分析或可视化。

NumPy数组

NumPy是用于Python编程语言的开源数学扩展库。它使用数组来处理数学上的操作，包括线性代数，傅里叶变换，随机数生成等。NumPy主要用于在数据科学、机器学习和科学计算领域进行数组操作。我们将使用NumPy数组来执行时间序列的重采样。

Pandas库重采样

Pandas是Python中广泛使用的数据分析库。它用于操作结构化数据并提供了许多功能来支持数据操作。Pandas提供了一些函数来处理时间序列数据的重采样。在Pandas中，Series和DataFrame对象可以用于表示时间序列，并且可以轻松地将其重采样为不同的时间范围。

示例

我们将使用一些示例来说明如何使用NumPy数组和Pandas库重采样时间序列数据。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd

然后，我们将创建一个包含时间序列数据的DataFrame对象：

# 创建时间序列数据
data = pd.DataFrame(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2021', periods=1000))

接下来，我们将对时间序列进行重采样。在此操作中，我们可以指定要重采样的新时间范围。示例代码如下：

# 将数据重采样为每周时间范围
weekly_data = data.resample('W').sum()

在这个例子中，我们将数据重新采样为每周时间范围，并将重采样后的数据进行求和操作。

或者，我们可以进行平均值操作：

# 将数据重采样为每周时间范围
weekly_data_mean = data.resample('W').mean()

时间序列插值

在进行时间序列的重采样时，经常需要进行插值操作以填充数据中的缺失值。插值是指将在已知数据点之间的数据进行计算的过程。在Pandas中，使用interpolate()函数进行插值操作。

下面的代码显示如何对时间序列数据进行插值：

# 对时间序列数据进行插值操作
interpolated_data = data.resample('D').interpolate(method='linear')

在这个例子中，我们将数据重采样为每天，并使用线性插值方法进行插值操作。

总结

使用NumPy数组和Pandas库可以轻松地对时间序列数据进行重采样操作。在进行重采样时，需要指定要生成的新时间范围或时间间隔。在进行重采样时，还需要考虑插值操作，以填充数据中的缺失值。在今后的数据科学和分析工作中，重采样是必不可少的操作，因此熟练掌握重采样技术非常重要。此外，在使用重采样技术时，需要根据具体情况选择不同的插值方法以达到最佳效果。