pandas.Series.resample#
-
Series.resample(правило, axis=
, closed=None, label=None, convention='start', kind= , on=None, level=None, origin='start_day', offset=None, group_keys=False)[источник]# Передискретизация временных рядов.
Удобный метод для преобразования частоты и передискретизации временных рядов. Объект должен иметь индекс, похожий на дату (DatetimeIndex, PeriodIndex, или TimedeltaIndex), или вызывающая сторона должна передать метку datetime-подобного ряда/индекса в
on/levelключевой параметр.- Параметры:
- правилоDateOffset, Timedelta или str
Строка смещения или объект, представляющий целевое преобразование.
- ось{0 или 'index', 1 или 'columns'}, по умолчанию 0
Какую ось использовать для повышающей или понижающей дискретизации. Для Series этот параметр не используется и по умолчанию равен 0. Должен быть DatetimeIndex, TimedeltaIndex или PeriodIndex.
Устарело с версии 2.0.0: Используйте frame.T.resample(…) вместо этого.
- закрыт{‘right’, ‘left’}, по умолчанию None
Какая сторона интервала бина закрыта. По умолчанию 'left' для всех частотных смещений, кроме 'ME', 'YE', 'QE', 'BME', 'BA', 'BQE' и 'W', которые по умолчанию имеют 'right'.
- метка{‘right’, ‘left’}, по умолчанию None
Какую метку границы интервала использовать для обозначения блока. По умолчанию 'left' для всех частотных смещений, кроме 'ME', 'YE', 'QE', 'BME', 'BA', 'BQE' и 'W', которые по умолчанию используют 'right'.
- соглашение{‘start’, ‘end’, ‘s’, ‘e’}, по умолчанию ‘start’
Для PeriodIndex только, определяет, использовать ли начало или конец правило.
- kind{‘timestamp’, ‘period’}, опционально, по умолчанию None
Передать 'timestamp' для преобразования результирующего индекса в DateTimeIndex или 'period' для преобразования в PeriodIndex. По умолчанию сохраняется исходное представление входных данных.
Устарело с версии 2.2.0: Явно преобразуйте индекс в желаемый тип.
- наstr, optional
Для DataFrame столбец, используемый вместо индекса для ресемплинга. Столбец должен быть типа datetime.
- уровеньstr или int, необязательно
Для MultiIndex, уровень (имя или номер) для использования при передискретизации. уровень должен быть datetime-подобным.
- originTimestamp или str, по умолчанию ‘start_day’
Метка времени, по которой производится корректировка группировки. Часовой пояс источника должен совпадать с часовым поясом индекса. Если строка, должна быть одной из следующих:
‘эпоха’: origin равно 1970-01-01
'start': origin является первым значением временного ряда
'start_day': origin является первым днем в полночь временного ряда
‘end’: origin является последним значением временного ряда
‘end_day’: origin является потолочной полночью последнего дня
Добавлено в версии 1.3.0.
Примечание
Действует только для частот тиков (т.е. фиксированных частот, таких как дни, часы и минуты, а не месяцы или кварталы).
- смещениеTimedelta или str, по умолчанию None
Смещение timedelta, добавленное к началу отсчета.
- group_keysbool, по умолчанию False
Включать ли ключи групп в результирующий индекс при использовании
.apply()на ресемплированном объекте.Добавлено в версии 1.5.0: Не указание
group_keysсохранит поведение, зависящее от значений, из pandas 1.4 и более ранних версий (см. Примечания к выпуску pandas 1.5.0 для примеров).Изменено в версии 2.0.0:
group_keysтеперь по умолчаниюFalse.
- Возвращает:
- pandas.api.typing.Resampler
Resamplerобъект.
Смотрите также
Series.resampleПередискретизация Series.
DataFrame.resampleПередискретизировать DataFrame.
groupbyГруппировать Series/DataFrame по отображению, функции, метке или списку меток.
asfreqПереиндексировать Series/DataFrame с заданной частотой без группировки.
Примечания
См. руководство пользователя подробнее.
Чтобы узнать больше о строковых смещениях, см. эта ссылка.
Примеры
Начните с создания серии с 9 временными метками по одной минуте.
>>> index = pd.date_range('1/1/2000', periods=9, freq='min') >>> series = pd.Series(range(9), index=index) >>> series 2000-01-01 00:00:00 0 2000-01-01 00:01:00 1 2000-01-01 00:02:00 2 2000-01-01 00:03:00 3 2000-01-01 00:04:00 4 2000-01-01 00:05:00 5 2000-01-01 00:06:00 6 2000-01-01 00:07:00 7 2000-01-01 00:08:00 8 Freq: min, dtype: int64
Понизьте частоту дискретизации ряда до 3-минутных интервалов и просуммируйте значения меток времени, попадающих в интервал.
>>> series.resample('3min').sum() 2000-01-01 00:00:00 3 2000-01-01 00:03:00 12 2000-01-01 00:06:00 21 Freq: 3min, dtype: int64
Понизить частоту дискретизации ряда до 3-минутных интервалов, как выше, но маркировать каждый интервал с использованием правой границы вместо левой. Обратите внимание, что значение в интервале, используемое как метка, не включается в интервал, который оно маркирует. Например, в исходном ряду интервал
2000-01-01 00:03:00содержит значение 3, но суммарное значение в передискретизированном блоке с меткой2000-01-01 00:03:00не включает 3 (если бы включал, суммарное значение было бы 6, а не 3).>>> series.resample('3min', label='right').sum() 2000-01-01 00:03:00 3 2000-01-01 00:06:00 12 2000-01-01 00:09:00 21 Freq: 3min, dtype: int64
Чтобы включить это значение, закройте правую сторону интервала бина, как показано ниже.
>>> series.resample('3min', label='right', closed='right').sum() 2000-01-01 00:00:00 0 2000-01-01 00:03:00 6 2000-01-01 00:06:00 15 2000-01-01 00:09:00 15 Freq: 3min, dtype: int64
Повысить частоту выборки ряда до 30-секундных интервалов.
>>> series.resample('30s').asfreq()[0:5] # Select first 5 rows 2000-01-01 00:00:00 0.0 2000-01-01 00:00:30 NaN 2000-01-01 00:01:00 1.0 2000-01-01 00:01:30 NaN 2000-01-01 00:02:00 2.0 Freq: 30s, dtype: float64
Повышает частоту дискретизации ряда до 30-секундных интервалов и заполняет
NaNзначения с использованиемffillметод.>>> series.resample('30s').ffill()[0:5] 2000-01-01 00:00:00 0 2000-01-01 00:00:30 0 2000-01-01 00:01:00 1 2000-01-01 00:01:30 1 2000-01-01 00:02:00 2 Freq: 30s, dtype: int64
Повышает частоту дискретизации ряда до 30-секундных интервалов и заполняет
NaNзначения с использованиемbfillметод.>>> series.resample('30s').bfill()[0:5] 2000-01-01 00:00:00 0 2000-01-01 00:00:30 1 2000-01-01 00:01:00 1 2000-01-01 00:01:30 2 2000-01-01 00:02:00 2 Freq: 30s, dtype: int64
Передайте пользовательскую функцию через
apply>>> def custom_resampler(arraylike): ... return np.sum(arraylike) + 5 ... >>> series.resample('3min').apply(custom_resampler) 2000-01-01 00:00:00 8 2000-01-01 00:03:00 17 2000-01-01 00:06:00 26 Freq: 3min, dtype: int64
Для Series с PeriodIndex, ключевое слово соглашение можно использовать для управления использованием начала или конца правило.
Передискретизировать год по кварталам с использованием 'start' соглашение. Значения назначаются на первый квартал периода.
>>> s = pd.Series( ... [1, 2], index=pd.period_range("2012-01-01", freq="Y", periods=2) ... ) >>> s 2012 1 2013 2 Freq: Y-DEC, dtype: int64 >>> s.resample("Q", convention="start").asfreq() 2012Q1 1.0 2012Q2 NaN 2012Q3 NaN 2012Q4 NaN 2013Q1 2.0 2013Q2 NaN 2013Q3 NaN 2013Q4 NaN Freq: Q-DEC, dtype: float64
Передискретизация кварталов по месяцам с использованием 'end' соглашение. Значения присваиваются последнему месяцу периода.
>>> q = pd.Series( ... [1, 2, 3, 4], index=pd.period_range("2018-01-01", freq="Q", periods=4) ... ) >>> q 2018Q1 1 2018Q2 2 2018Q3 3 2018Q4 4 Freq: Q-DEC, dtype: int64 >>> q.resample("M", convention="end").asfreq() 2018-03 1.0 2018-04 NaN 2018-05 NaN 2018-06 2.0 2018-07 NaN 2018-08 NaN 2018-09 3.0 2018-10 NaN 2018-11 NaN 2018-12 4.0 Freq: M, dtype: float64
Для объектов DataFrame, ключевое слово на может использоваться для указания столбца вместо индекса для ресемплинга.
>>> d = {'price': [10, 11, 9, 13, 14, 18, 17, 19], ... 'volume': [50, 60, 40, 100, 50, 100, 40, 50]} >>> df = pd.DataFrame(d) >>> df['week_starting'] = pd.date_range('01/01/2018', ... periods=8, ... freq='W') >>> df price volume week_starting 0 10 50 2018-01-07 1 11 60 2018-01-14 2 9 40 2018-01-21 3 13 100 2018-01-28 4 14 50 2018-02-04 5 18 100 2018-02-11 6 17 40 2018-02-18 7 19 50 2018-02-25 >>> df.resample('ME', on='week_starting').mean() price volume week_starting 2018-01-31 10.75 62.5 2018-02-28 17.00 60.0
Для DataFrame с MultiIndex, ключевое слово уровень может использоваться для указания уровня, на котором должно происходить ресемплирование.
>>> days = pd.date_range('1/1/2000', periods=4, freq='D') >>> d2 = {'price': [10, 11, 9, 13, 14, 18, 17, 19], ... 'volume': [50, 60, 40, 100, 50, 100, 40, 50]} >>> df2 = pd.DataFrame( ... d2, ... index=pd.MultiIndex.from_product( ... [days, ['morning', 'afternoon']] ... ) ... ) >>> df2 price volume 2000-01-01 morning 10 50 afternoon 11 60 2000-01-02 morning 9 40 afternoon 13 100 2000-01-03 morning 14 50 afternoon 18 100 2000-01-04 morning 17 40 afternoon 19 50 >>> df2.resample('D', level=0).sum() price volume 2000-01-01 21 110 2000-01-02 22 140 2000-01-03 32 150 2000-01-04 36 90
Если вы хотите настроить начало интервалов на основе фиксированной временной метки:
>>> start, end = '2000-10-01 23:30:00', '2000-10-02 00:30:00' >>> rng = pd.date_range(start, end, freq='7min') >>> ts = pd.Series(np.arange(len(rng)) * 3, index=rng) >>> ts 2000-10-01 23:30:00 0 2000-10-01 23:37:00 3 2000-10-01 23:44:00 6 2000-10-01 23:51:00 9 2000-10-01 23:58:00 12 2000-10-02 00:05:00 15 2000-10-02 00:12:00 18 2000-10-02 00:19:00 21 2000-10-02 00:26:00 24 Freq: 7min, dtype: int64
>>> ts.resample('17min').sum() 2000-10-01 23:14:00 0 2000-10-01 23:31:00 9 2000-10-01 23:48:00 21 2000-10-02 00:05:00 54 2000-10-02 00:22:00 24 Freq: 17min, dtype: int64
>>> ts.resample('17min', origin='epoch').sum() 2000-10-01 23:18:00 0 2000-10-01 23:35:00 18 2000-10-01 23:52:00 27 2000-10-02 00:09:00 39 2000-10-02 00:26:00 24 Freq: 17min, dtype: int64
>>> ts.resample('17min', origin='2000-01-01').sum() 2000-10-01 23:24:00 3 2000-10-01 23:41:00 15 2000-10-01 23:58:00 45 2000-10-02 00:15:00 45 Freq: 17min, dtype: int64
Если вы хотите настроить начало бинов с помощью смещение Timedelta, следующие две строки эквивалентны:
>>> ts.resample('17min', origin='start').sum() 2000-10-01 23:30:00 9 2000-10-01 23:47:00 21 2000-10-02 00:04:00 54 2000-10-02 00:21:00 24 Freq: 17min, dtype: int64
>>> ts.resample('17min', offset='23h30min').sum() 2000-10-01 23:30:00 9 2000-10-01 23:47:00 21 2000-10-02 00:04:00 54 2000-10-02 00:21:00 24 Freq: 17min, dtype: int64
Если вы хотите взять наибольший Timestamp как конец бинов:
>>> ts.resample('17min', origin='end').sum() 2000-10-01 23:35:00 0 2000-10-01 23:52:00 18 2000-10-02 00:09:00 27 2000-10-02 00:26:00 63 Freq: 17min, dtype: int64
В отличие от start_day, вы можете использовать end_day взять потолок полуночи наибольшего Timestamp в качестве конца интервалов и отбросить интервалы, не содержащие данные:
>>> ts.resample('17min', origin='end_day').sum() 2000-10-01 23:38:00 3 2000-10-01 23:55:00 15 2000-10-02 00:12:00 45 2000-10-02 00:29:00 45 Freq: 17min, dtype: int64