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在Pandas中将每日多索引数据上采样为每小时样本

在Pandas中,可以使用resample函数将每日的多索引数据上采样为每小时的样本。resample函数是Pandas中用于时间序列数据重采样的强大工具。

下面是一个完善且全面的答案:

在Pandas中,可以使用resample函数将每日的多索引数据上采样为每小时的样本。resample函数是Pandas中用于时间序列数据重采样的强大工具。

首先,需要将数据的索引设置为日期时间类型,以便进行时间序列操作。可以使用set_index函数将日期时间列设置为索引,例如:

代码语言:txt
复制
df = df.set_index('datetime_column')

然后,可以使用resample函数指定重采样的频率。对于将每日数据上采样为每小时样本,可以使用resample('H'),其中'H'表示小时。例如:

代码语言:txt
复制
hourly_data = df.resample('H').mean()

上述代码将每日数据按小时进行平均采样,生成每小时的样本。

resample函数还可以使用其他频率参数,例如分钟级别的采样('T'表示分钟)、月份级别的采样('M'表示月份)等。

Pandas中的resample函数还支持其他参数,例如how参数用于指定重采样时的聚合函数(如平均值、求和等),fill_method参数用于指定缺失值的填充方法等。

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以上是关于在Pandas中将每日多索引数据上采样为每小时样本的完善且全面的答案。希望能对您有所帮助!

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