在数据分析中，时间序列数据是一类非常常见的数据类型，通常需要对其进行频率变换或聚合操作，以便更好地分析和展示数据趋势。Python中的 pandas 库提供了丰富的工具来处理时间序列数据，尤其是 resample() 和 groupby() 这两个功能。它们不仅可以对时间序列进行重采样，还能结合聚合操作，帮助提炼出有价值的统计信息。
本教程将详细介绍如何使用 resample() 和 groupby() 进行重采样和聚合操作，涵盖基本的函数使用、实际应用场景，并结合工作中的实际案例帮助理解和掌握这些工具。
文章目录
- 重采样与聚合
- resample()
- 总结
重采样与聚合
在时间序列数据处理中，重采样是一种常见的操作，用于根据不同的时间频率对数据进行重新分配。通过重采样，用户可以将高频率的数据转换为低频率的聚合数据，或反之。高频率向低频率的转换常用于提取一段时间内的平均、最大、最小值等统计信息，例如从每秒的温度数据转为每小时的平均温度。而从低频率提升至高频率时，常使用填充或插值来补充数据。
聚合操作与重采样密切相关，常用于在重采样的过程中对数据进行汇总。通过聚合操作，用户可以按时间段对数据进行分组，并应用诸如平均值、总和等统计运算，以获取该时间段内的数据概况。
