主要介绍了Pandas时间序列重采样(resample)方法中closed、label的作用详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

主要介绍了Pandas中resample方法详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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。 方法的格式是： DataFrame.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention='start',kind=None, loffset=None, limit=None, base=0) 参数详解是： 参数 说明 fre

Pandas提供了便捷的方式对时间序列进行重采样，根据时间粒度的变大或者变小分为降采样和升采样： 降采样：时间粒度变大。例如，原来是按天统计的数据，现在变成按周统计。降采样会涉及到数据的聚合，比如天数据变成周数据，那么就得对一周的7天数据聚合，聚合的方式可以是求和，求均值等等。 升采样：时间粒度变小。例如，原来是按周统计的数据，现在变成按天统计。升采样会涉及到数据的填充，根据填充的方法不同填充的数据也就不同。 下面涉及的例子，都需要导入numpy和pandas(如下)，并且对于降采样数据