Python -在Pandas中平均重采样的最佳方法

在 Pandas 中进行平均重采样通常是为了将时间序列数据从高频（如秒、分钟）转换到低频（如小时、天），同时计算每个时间段内的平均值。以下是进行平均重采样的基础概念、优势、类型、应用场景以及示例代码。

基础概念

• 重采样：改变数据的频率，例如从日频率转为月频率。
• 平均重采样：在新的时间频率上计算原始数据的平均值。

优势

• 简化数据分析：减少数据量，使得分析更加高效。
• 趋势分析：更容易识别数据的长期趋势。
• 资源优化：减少存储需求和计算资源。

类型

• 向上重采样：将低频数据转换为高频数据。
• 向下重采样：将高频数据转换为低频数据。

应用场景

• 金融数据分析：将股票价格从分钟级别转为日级别。
• 气象数据分析：将气温记录从小时级别转为天级别。
• 网络流量监控：将每秒的网络流量数据转为每小时的平均流量。

示例代码

假设我们有一个包含日期时间和某项指标（如温度）的数据集，我们想要将其从分钟级别转为小时级别，并计算每小时的平均温度。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'datetime': pd.date_range(start='1/1/2022', periods=1000, freq='T'),
    'temperature': [i % 30 for i in range(1000)]  # 示例温度数据
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将'datetime'列设置为索引
df.set_index('datetime', inplace=True)

# 进行向下重采样到小时级别，并计算平均值
hourly_avg = df.resample('H').mean()

print(hourly_avg.head())

遇到的问题及解决方法

问题：重采样后的数据丢失了一些原始数据的细节。

原因：平均重采样会丢失原始数据中的峰值和谷值，只保留了平均值。 解决方法：可以考虑使用其他类型的重采样方法，如 ohlc（开盘价、最高价、最低价、收盘价）来保留更多的数据特征。

hourly_ohlc = df.resample('H').ohlc()
print(hourly_ohlc.head())

问题：数据集中存在缺失的时间点。

原因：原始数据可能不是完全连续的，导致在某些时间点没有数据。 解决方法：可以使用 asfreq 方法来填充缺失的时间点，并选择合适的填充策略，如前向填充或后向填充。

hourly_filled = df.resample('H').asfreq().ffill()  # 前向填充缺失值
print(hourly_filled.head())

通过上述方法，可以根据具体需求选择合适的重采样策略，并处理可能出现的问题。