Pandas在整行上重新采样应用函数？

Pandas是一种基于Python的数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在Pandas中，我们可以使用resample()函数来在整行上重新采样数据并应用函数。

重新采样是指根据时间或者频率对数据进行重组，例如将高频率的数据聚合为低频率的数据（降采样），或者将低频率的数据扩展为高频率的数据（升采样）。重新采样常用于时间序列数据的处理和分析。

在resample()函数中，我们需要指定重新采样的频率或时间间隔，并可以选择应用的函数来处理重组后的数据。常用的频率字符串有"min"（分钟）、"H"（小时）、"D"（天）等，也可以自定义时间间隔。对于应用的函数，可以是统计函数（例如求和、平均值）、聚合函数（例如最大值、最小值）或自定义函数。

以下是一个示例代码，展示了如何使用resample()函数在整行上重新采样并应用函数：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Timestamp': pd.date_range(start='2022-01-01', periods=10, freq='D'),
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将数据按周重新采样并计算每周的总和
resampled_df = df.resample('W', on='Timestamp').sum()

print(resampled_df)

在上述示例中，我们首先创建了一个包含时间戳和数值的DataFrame。然后，使用resample()函数按周对数据进行重新采样，并通过指定on='Timestamp'来告诉函数按照时间戳列进行操作。最后，我们使用sum()函数计算每周数值的总和，得到重新采样后的DataFrame。

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