Pandas 使用groupby重新采样时间序列

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas库的groupby函数重新采样时间序列数据。这种方法通过对数据进行分组，然后重采样来计算新的时间序列数据。

什么是重采样？

重采样是一种处理时间序列数据的方法。在重采样过程中，我们改变时间序列数据点的时间间隔。这意味着我们可以将低频数据转换为高频数据（即“升采样”），或将高频数据转换为低频数据（即“降采样”）。

在Pandas中，我们可以使用resample()函数来执行重采样操作。下面是一个例子，假设我们有一个DateTimeIndex类型的时间序列数据：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建时间序列
dates = pd.date_range('1/1/2022', periods=100, freq='D')
ts = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 1), index=dates, columns=['Value'])

# 降采样到月份
monthly_mean = ts.resample('M').mean()

在这个例子中，我们创建了一个一百个随机值的时间序列，并降采样到了月份。resample()函数接受一个字符串参数，用来定义重采样的频率。在这个例子中，我们使用的是’M’，表示月份。

使用groupby重采样

现在我们知道了如何使用resample()函数对时间序列进行重采样。但是，如果我们想要对不同组中的时间序列数据执行重采样呢？

假设我们有一个数据集，它包含了多家公司在某一天的股票数据。我们可以使用groupby()函数来将这些数据分组，然后使用resample()函数来对每个组的数据进行重采样。下面是一个例子：

# 创建数据集
dates = pd.date_range('1/1/2022', periods=100, freq='D')
stocks = pd.DataFrame({'Date': dates,
                       'Company': ['AAPL', 'AAPL', 'GOOG', 'GOOG', 'MSFT', 'MSFT'],
                       'Price': np.random.randn(600)})

# 将数据按公司分组
grouped = stocks.groupby('Company')

# 对每个公司的数据进行重采样
monthly_mean = grouped.resample('M', on='Date').mean()

在这个例子中，我们首先创建了一个包含股票数据的数据集。然后我们使用groupby()函数将数据按公司分组，并使用resample()函数对每个组的数据进行重采样。我们在resample()函数中使用on参数来指定时间列。