Python pandas重采样方法使dataframe行加倍

Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，而pandas中的重采样方法可以用来对时间序列数据进行重新采样，即改变数据的时间间隔。

重采样方法可以分为两种：降采样和升采样。

1. 降采样（Downsampling）：将时间序列数据从高频率降低到低频率，例如从每天的数据降低到每周的数据。常用的降采样方法有：
   • mean（平均值）：将时间段内的数据取平均值作为新的数据点。
   • sum（求和）：将时间段内的数据求和作为新的数据点。
   • last（最后一个值）：将时间段内的最后一个数据点作为新的数据点。
   • max（最大值）：将时间段内的最大值作为新的数据点。
   • min（最小值）：将时间段内的最小值作为新的数据点。

• 升采样（Upsampling）：将时间序列数据从低频率增加到高频率，例如从每周的数据增加到每天的数据。常用的升采样方法有：
  • pad/ffill（向前填充）：用前一个数据点的值填充新的数据点。
  • bfill/backfill（向后填充）：用后一个数据点的值填充新的数据点。
  • interpolate（插值）：根据已有数据点之间的关系进行插值计算。

重采样方法在时间序列数据分析中非常常用，可以用于数据降维、数据平滑、数据对齐等场景。

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