如何使用dict对多索引pandas数据帧进行重采样？(>0.18.0)

在pandas中，可以使用dict对多索引的数据帧进行重采样。重采样是指将时间序列数据从一个频率转换为另一个频率的过程，例如从分钟级别转换为小时级别。

要使用dict对多索引pandas数据帧进行重采样，可以按照以下步骤进行操作：

首先，确保你已经导入了pandas库，并创建了一个多索引的数据帧。

import pandas as pd

# 创建一个多索引的数据帧
index = pd.date_range('2022-01-01', periods=10, freq='D')
columns = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['x', 'y']])
df = pd.DataFrame(index=index, columns=columns)
df['A']['x'] = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
df['A']['y'] = [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
df['B']['x'] = [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30]
df['B']['y'] = [31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40]

使用dict来指定每个索引级别的重采样规则。dict的键是索引级别的名称，值是重采样的规则。

resample_rules = {'A': 'W', 'B': 'M'}

在上面的例子中，我们将'A'索引级别重采样为每周（'W'），将'B'索引级别重采样为每月（'M'）。

使用resample方法对数据帧进行重采样，并传入上述的重采样规则。

resampled_df = df.resample(resample_rules).sum()

在上面的例子中，我们对数据帧df进行重采样，并将结果存储在resampled_df中。使用sum方法对重采样后的数据进行聚合操作。

最后，你可以打印输出重采样后的数据帧，查看结果。

print(resampled_df)

完整的代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个多索引的数据帧
index = pd.date_range('2022-01-01', periods=10, freq='D')
columns = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['x', 'y']])
df = pd.DataFrame(index=index, columns=columns)
df['A']['x'] = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
df['A']['y'] = [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
df['B']['x'] = [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30]
df['B']['y'] = [31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40]

# 使用dict来指定每个索引级别的重采样规则
resample_rules = {'A': 'W', 'B': 'M'}

# 对数据帧进行重采样
resampled_df = df.resample(resample_rules).sum()

# 打印输出重采样后的数据帧
print(resampled_df)

这样，你就可以使用dict对多索引pandas数据帧进行重采样了。

关于pandas的重采样方法和更多用法，你可以参考腾讯云的文档：pandas重采样方法。