Pandas Resample按特定起始小时重新取样小时级别的时间序列

在数据分析领域，时间序列是非常常见的一种数据结构，而Pandas是一种非常方便的Python库，可以用于处理时间序列数据。在处理时间序列数据时，重新采样是非常常见的任务，而Pandas中的resample函数就是用来完成这个任务的。本文将介绍如何使用Pandas中的resample函数按特定起始小时重新采样小时级别的时间序列。

阅读更多：Pandas 教程

时间序列的重采样

时间序列的重新采样是指将原有时间序列的时间间隔修改为新的时间间隔的过程，可分为向上采样和向下采样：

向上采样：将时间间隔变小，常用的方法有插值和前向填充；
向下采样：将时间间隔变大，常用的方法有聚合和后向填充。

Pandas中resample函数的使用

resample函数是Pandas提供的用于时间序列重采样的函数，其用法为：

Series.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention=self.convention, kind=None, loffset=None, limit=None, base=0, **kwargs)

参数说明

rule：重新采样的时间间隔；
how：聚合函数，例如sum、mean等，默认为None；
fill_method：填充缺失值的方法，例如ffill、bfill等，默认为None；
closed：重采样区间的闭合方式；
label：重采样后区间边界的标签，例如区间的开始、结束、中间等；
loffset：修正时区和起始时间点；
limit：前向或后向填充的最大时期数；
kind：指定插值的方式，可选：‘linear’、‘nearest’、‘zero’、‘slinear’、‘quadratic’、‘cubic’、‘spline’、‘barycentric’、‘polynomial’。

下面，我们以一个示例来演示如何使用Pandas中的resample函数。

示例

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建时间序列数据
rng = pd.date_range('1/1/2020', periods=24, freq='H')
ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng)

# 重采样为以5点为起点的时间序列
resampled = ts.resample('H', loffset=pd.Timedelta('5H'))
print(resampled.mean())

结果为：

2020-01-01 05:00:00    0.012748
2020-01-01 06:00:00   -0.470505
2020-01-01 07:00:00    0.035231
2020-01-01 08:00:00    0.338747
2020-01-01 09:00:00    0.745832
2020-01-01 10:00:00   -0.024702
2020-01-01 11:00:00   -0.051766
2020-01-01 12:00:00    0.033135
Freq: H, dtype: float64