Pandas中的resample，重新采样，是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。...降采样：高频数据到低频数据 升采样：低频数据到高频数据 主要函数：resample()（pandas对象都会有这个方法） resample方法的参数 参数 说明 freq 表示重采样频率，例如‘M’、‘...在向前或向后填充时，允许填充的最大时期数 kind = None 聚合到时期（‘period’）或时间戳（‘timestamp’），默认聚合到时间序列的索引类型 convention = None 当重采样时期时...2000-01-01 00:00:00 8 2000-01-01 00:03:00 17 2000-01-01 00:06:00 26 Freq: 3T, dtype: int64 到此这篇关于pandas...的resample重采样的使用的文章就介绍到这了,更多相关pandas resample重采样内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
文章目录 list转数据框（Dataframe） pandas读取无头csv 重新采样 pandas 读取 excel list转数据框（Dataframe） # -*- coding:utf-8 -*...- # /usr/bin/python # 字典转数据框（Dataframe） from pandas.core.frame import DataFrame a=[1,2,3,4]#列表a b=[...将包含不同子列表的列表转换为数据框 a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表[1,2,3,4]和[5,6,7,8] data=DataFrame(a)#这时候是以行为标准写入的 print(data) pandas...读取无头csv import pandas as pd df = pd.read_csv('allnodes.csv',header = None)#因为没有表头，不把第一行作为每一列的索引 data
resample() resample()进行重采样。 重采样（Resampling）指的是把时间序列的频度变为另一个频度的过程。...2000-01-06 1.201713 0.029819 -1.366082 -1.325252 2000-01-13 -0.711291 -1.070133 1.469272 0.809806 分组重采样...00:01:30 NaN 2000-01-01 00:02:00 2.0 2000-01-01 00:02:30 NaN 2000-01-01 00:03:00 3.0 将频度转换为2min，不会进行重采样...2000-01-01 00:01:30 2.0 2000-01-01 00:02:00 2.0 2000-01-01 00:02:30 3.0 2000-01-01 00:03:00 3.0 以上这篇Pandas...—— resample()重采样和asfreq()频度转换方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。 为什么重采样很重要? 时间序列数据到达时通常带有可能与所需的分析间隔不匹配的时间戳。...重采样分类 重采样主要有两种类型: 1、Upsampling 上采样可以增加数据的频率或粒度。这意味着将数据转换成更小的时间间隔。 2、Downsampling 下采样包括减少数据的频率或粒度。...在为模型训练准备时间序列数据时，重采样是必不可少的。 重采样过程 重采样过程通常包括以下步骤: 首先选择要重新采样的时间序列数据。该数据可以采用各种格式，包括数值、文本或分类数据。...评估重采样的数据，以确保它符合分析目标。检查数据的一致性、完整性和准确性。 Pandas中的resample()方法 resample可以同时操作Pandas Series和DataFrame对象。...重采样是时间序列数据处理中的一个关键操作，通过进行重采样可以更好地理解数据的趋势和模式。 在Python中，可以使用Pandas库的resample()方法来执行时间序列的重采样。 作者：JI
详见1· Bootstrap（自助法）指在训练集里有放回的重采样等长的数据形成新的数据集并计算相关参数，重复n次得到对参数的估计，计算标准误。...Bootstrap会受到样本量和采样次数的影响· 参数bootstrap Vs.
前言： 大家晚上好，今天给大家分享FFmpeg里面的重采样实践，话不多说，直接开始！ 一、重采样： 1、什么是重采样？...通俗的讲，重采样就是改变音频的采样率、sample format(采样格式)、声道数(channel)等参数，使之按照我们期望的参数输出。 2、为什么需要重采样？...那么为什么需要重采样呢？...3、重采样参数解析： sample rate(采样率)：采样设备每秒抽取样本的次数 sample format(采样格式)和量化精度：这个应该好理解，就是采用什么格式进行采集数据；每种⾳频格式有不同的量化精度...在转换结束时，可以通过调⽤具有NULL in和in incount的 swr_convert（）来刷新重采样缓冲区。
如果DataFrame结构的索引是日期时间数据，或者包含日期时间数据列，可以使用resample()方法进行重采样，实现按时间段查看员工业绩的功能。...convention='start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, level=None) 其中，参数rule用来指定重采样的时间间隔...，例如'7D'表示每7天采样一次；参数how用来指定如何处理两个采样时间之间的数据，不过该参数很快会被丢弃不用了；参数label = 'left'表示使用采样周期的起始时间作为结果DataFrame的index...，label='right'表示使用采样周期的结束时间作为结果DataFrame的index。
=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, level=None) 比较关键的是rule,closed,label下面会随着两个用法说明 降采样...182 2018-02-05 30 dtype: int32 上面的代码就可以看出label=right就是指label等于右区间的值，如果label=left就是指label等于左区间的值 重采样...降低时间的细粒度，对于重采样，主要是涉及到值的填充。...00 1 2018-01-01 07:00:00 2 2018-01-01 14:00:00 2 2018-01-01 21:00:00 2 Freq: 7H, dtype: int32 总结 重采样和降采样一般用在时间序列里面...以上这篇python中resample函数实现重采样和降采样代码就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
一.初始化音频重采样器 在音频重采样时，用到的核心结构是SwrContext，我们可以通过swr_alloc()获取swr_ctx实例，然后通过av_opt_set_int()函数和av_opt_set_sample_fmt...()函数来设置音频重采样的参数，最后通过swr_init()函数初始化SwrContext实例即可。... 音频重采样用到的核心函数是swr_convert()，不过在进行重采样的时候，需要注意每次要去判断目标采样点个数是否大于最大目标采样点个数，如果大于，需要重新给输出缓冲区分配内存空间。...<<endl; return -1; } } return 0; } 三.将重采样后的数据写入输出文件 在初始化重采样器的时候，我们设置了目标采样格式为...write_packed_data_to_file(uint8_t *data,int32_t size){ fwrite(data,1,size,output_file); } 四.销毁音频重采样器
重采样及频率转换 重采样（resampling）指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的处理过程。是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。...rule : DateOffset, Timedelta or str 表示重采样频率，例如‘M’、‘5min’，Second(15) how : str 用于产生聚合值的函数名或数组函数，例如'mean...: {'start', 'end', 's', 'e'}, default 'start' 当重采样时期时，将低频率转换到高频率所采用的约定（'start'或'end'）。...-07 0.140673 2000-04-08 -1.234146 2000-04-09 -0.835341 Freq: D, Length: 100, dtype: float64 pandas...时间戳 重采样 In frame = pd.DataFrame(np.random.randn(2, 4), index=pd.date_range('1/
重参数化（Reparameterization）技巧是一种在机器学习和统计学中常用的技术，主要用于将一个随机变量转换成另一个随机变量，同时保证它们的概率分布保持不变，在生成模型中有着重要应用。...简介 重参数化技巧，就是从一个分布 p_{\theta}(z) 中进行采样，而该分布是带有参数 {\theta} 的，如果直接进行采样（采样动作是离散的，其不可微），是没有梯度信息的，那么在BP反向传播的时候就不会对参数梯度进行更新...重参数化技巧可以保证我们从 p_{\theta}(z) 进行采样，同时又能保留梯度信息。...连续分布采样 我们考虑以下形式: J_{\theta}=\int p_{\theta}(z) f(z) d z 其中 。这样就解决了采样导致梯度不可传递的问题。
swr_convert(struct SwrContext *s, uint8_t **out, int out_count, const uint8_t **in , int in_count); //音频重采样转换...这里填入frame->data即可 //in_count :输入缓冲区每通道数据数量,这里填入frame->nb_samples即可 //返回值:转换成功后每个通道的输出样本数，出错则为负值 音频解码并重采样示例...输出 (const uint8_t**)frame->data,frame->nb_samples ); //输入 //将重采样后的
function unique(arr) { var result = [], isRepeated; for (var i = 0, len ...
FFMPEG 音频重采样流程 III . FFMPEG 音频重采样 IV . FFMPEG 初始化音频重采样上下文 SwrContext V . FFMPEG 计算音频延迟样本数 VI ....FFMPEG 计算音频重采样输出样本个数 VII . FFMPEG 输出样本缓冲区初始化 VIII . FFMPEG 音频重采样 IX . FFMPEG 音频重采样输出的重采样数据字节数计算 X ....初始化音频重采样上下文 : 音频重采样需要先初始化 音频重采样上下文 SwrContext , 首先要调用 swr_alloc_set_opts ( ) 初始化内存 并 设置 SwrContext 参数...FFMPEG 输出样本缓冲区初始化 ---- 音频重采样后 , 需要初始化一段内存 , 用于保存重采样后的样本数据 ; 为其分配内存 , 并初始化内存数据 ; /** * 存放重采样后的数据缓冲区 ,...FFMPEG 音频重采样输出的重采样数据字节数计算 ---- 1 .
一、概述 现有一个excel文件examples.xlsx，内容如下： 合并去重后，效果如下： 那么需求如下： 公司去重，保留一个 多个地区合并为一行，用逗号隔开 收入进行累计计算 最后将统计结果，.../usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd def computer(x): # 数据计算 return pd.Series...({ # 去重 '公司': ','.join(x['公司'].unique()), '地区': ','.join(list(set
今日分享： 后台回复“批量”可以获取批量重采样、批量掩膜、批量坡度提取和批量分区统计的代码，不过你们懂得。 01 主要内容 ?...1.以30m空间分辨率的DEM数据为基础数据，重采样为40、50、60、70、80、90、100、110、120 m共10组不同分辨率的DEM。 2....使用ArcPy进行处理 1.1 将五景DEM数据镶嵌起来然后利用ArcPy进行批量重采样，具体代码如下所示： import arcpy in_raster = r"C:\Users\Admin\Desktop...1.2 将重采样得到10组不同分辨率的DEM，利用行政区的矢量边界，编写Python代码进行批量剪裁，具体代码如下所示： import arcpy,os,glob from arcpy import env...后台回复“批量”可以获取批量重采样、批量掩膜、坡度批量提取和批量分区统计的代码，emmmmmm,不过你们懂得== 作者｜不许人间见白头 排版｜Moon 校阅｜数读菌、不许人间见白头
Pandas是python中最主要的数据分析库之一，它提供了非常多的函数、方法，可以高效地处理并分析数据。让pandas如此受欢迎的原因是它简洁、灵活、功能强大的语法。...介绍这些函数之前，第一步先要导入pandas和numpy。 import numpy as np import pandas as pd 1....Query Query是pandas的过滤查询函数，使用布尔表达式来查询DataFrame的列，就是说按照列的规则进行过滤操作。...Cumsum Cumsum是pandas的累加函数，用来求列的累加值。...Nunique用于计算行或列上唯一值的数量，即去重后计数。这个函数在分类问题中非常实用，当不知道某字段中有多少类元素时，Nunique能快速生成结果。
音频重采样 FFmpeg解码得到的音频帧的格式未必能被SDL支持，在这种情况下，需要进行音频重采样，即将音频帧格式转换为SDL支持的音频格式，否则是无法正常播放的。...音频重采样涉及两个步骤： 1) 打开音频设备时进行的准备工作：确定SDL支持的音频格式，作为后期音频重采样的目标格式 2) 音频播放线程中，取出音频帧后，若有需要(音频帧格式与SDL支持音频格式不匹配...)则进行重采样，否则直接输出 6.1 打开音频设备 音频设备的打开实际是在解复用线程中实现的。..._t **)af->frame->extended_data; // 重采样输出参数1：输出音频缓冲区尺寸 // 重采样输出参数2：输出音频缓冲区 uint8...is->audio_buf1) return AVERROR(ENOMEM); // 音频重采样：返回值是重采样后得到的音频数据中单个声道的样本数
因为工作中会经常遇到不同采样率的声音文件的问题，特意写了一下重采样的程序。 原理就是把采样点转换到时间刻度之后再进行插值，经过测试，是没有问题的。 #!...numpy as np def Resample(input_signal,src_fs,tar_fs): ''' :param input_signal:输入信号 :param src_fs:输入信号采样率...:param tar_fs:输出信号采样率 :return:输出信号 ''' dtype = input_signal.dtype audio_len = len(input_signal)...i in range(5): counts += 1 time.sleep(1) print(f'main thread:{counts:04d} s') 以上这篇基于Python 的语音重采样函数解析就是小编分享给大家的全部内容了
Google Earth Engine（插值与重采样） 本期我们讲一下如何利用GEE对矢量的点进行插值。...还有就是如何把低空间分辨率的影像进行重采样 克里金插值 克里金插值是我们常用的插值方法，在GEE中为kriging，类似的还有反距离权重插值（inverseDistance） 主要函数：kriging...我们在进行不同分辨率的影像计算时，一般都需要进行重采样。...GEE默认的重采样方法为最近邻的方法。但是，这样采样出来的效果不好，会出现网格的效应，就像之前我们计算地表蒸散的那样子（地表蒸散发计算）。...本次我们讲了如何运用GEE进行插值和重采样。下次我们应该会讲用NDWI提取水体。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
云直播
实时音视频
