resample方法：

  Series/DataFrame.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, 
  label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, limit=None, 
  base=0, on=None, level=None)

• rule：一个字符串，指定了重采样的目标频率
• axis：为0/'index'表示沿着0轴重采样；为1/'columns'表示沿着1轴重采样
• closed：一个字符串，指定降采样中，各时间段的哪一端是闭合的。如果为'right'，则是左开右闭区间；如果为'left'，则是左闭右开区间
• label：在降采样中，如何设置聚合值的标签。可以为'right'/'left'（面元的右边界或者左边界）。如：9:30~9:35这5分钟会被标记为9:30或者9:35
• how：用于产生聚合值的函数名或者数组函数。可以为'mean'/'ohlc'/np.max等。默认为'mean'，其他常用的有：'first'/'last'/'median'/'ohlc'/'max'/'min'。 how被废弃了，而是采用.resample().mean()这种方案。
• convention：当重采样时期时，将低频转换到高频所采用的约定。可以为's'/'start'（用第一个高频）或者'e'/'end'（用最后一个高频）
• loffset：一个timedelta，用于调整面元（bin）标签。如'-1s'，会将用于将聚合的结果标签调早1秒，从而更容易表示它代表哪个区间。比如12:00:00你就难以判别是哪个区间，而11:59:59就很容易知道它是那个区间。

你也可以对调用结果对象使用.shift()方法来实现该目的，这样就不必设置loffset了

• base：一个整数，默认为0.用于聚合过程中，当频率可以整除1D（比如4H）时，第一个完整的分组从哪个元素开始的。如rule='4H'，base=2，则Series[0:1]作为一个分组，Series[2:6]....作为一个分组....
• on：一个字符串，对于DataFrame，它指定了重采样的列。该列必须是datetime-like
• level：一个字符串或者整数。对于MultiIndex，该参数指定了被重采样的子索引
• fill_method：一个字符串，指定升采样时，如何插值。如'ffill'/'bfill'。默认不插值

该参数被废弃。推荐使用.resample().ffill()这种方案。而limit作为ffill()的参数。

• limit：一个整数。指定向前或者向后填充时，运行连续填充的最大单元数量
• kind：一个字符串，指定聚合到时间段Period还是时间戳Timestamp。默认聚合到时间序列的索引类型