处理时间序列数据时，经常需要按照新的频率（更高频率、更低频率）对数据进行重新取样。你可以通过
原创
2022-08-02 15:03:31
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Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pan
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2022-06-02 12:05:03
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在现实世界中时间序列数据并不总是完全干净的。有些时间点可能会因缺失值产生数据的空白间隙。机器学习模型是不可能处理这些缺失数据的，所以在我们要在数据分析和清理过程中进行缺失值的填充。本文介绍了如何使用pandas的重采样函数来识别和填补这些空白。原始数据出于演示的目的，我模拟了一些每天的时间序列数据(总共10天的范围)，并
from sklearn.utils import resample
df_majority = df[df.balance==0]
df_minority = df[df.balance==1]
#Upsample minority class
df_minority_upsampled = resample(df_minority,
replace=True, # sample with re
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2023-07-06 20:42:22
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时间序列的重采样是将时间序列数据从一个时间频率（例如每日）转换为另一个时间频率（例如每月或每年），并且通常伴随着对数据进行聚合
时间序列数据在数据科学项目中很常见。 通常，可能会对将时序数据重新采样到要分析数据的频率或从数据中汲取更多见解的频率
REST全称是Representational State Transfer，中文意思是表述（编者注：通常译为表征）性状态转移。 它首次出现在2000年Roy Fielding的博士论文中，Roy Fielding是HTTP规范的主要编写者之一。 他在论文中提到：“我这篇文章的写作目的，就是想在符合架构原理的前提下，理解和评估以网络为基础的应用软件的架构设计，得到一个功能强、性能好、适宜通信的架
日K线到周K线和月K线，如果用resample函数，最大的问题是时间会自动填补。周线，我们只需要到星期五，他会填补到星期天的日期。月线，我们只需要月底最后一个交易日，他会填补到月底最后一天的日期。花了很多时间，找了很多资料，最终的解决办法如下Copy your index as column, aggregate date to get the max (or last if sorted) an
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2023-07-05 22:26:39
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按日期汇总信息resample函数可以完成日期的聚合工作，包括按小时维度，日期维度，月维度，季度及年的维度等等。下面我们分别说明。首先是按周的维度对前面数据表的数据进行求和。下面的代码中W表示聚合方式是按周，how表示数据的计算方式，默认是计算平均值，这里设置为sum，进行求和计算。 ? 1 loandata.resample(
# Python中的Resample操作简介
## 引言
在数据处理和分析领域，我们经常需要对数据进行重采样，即将数据从一个时间段转换为另一个时间段。Python中的pandas库提供了强大的重采样工具，可以方便地完成这个任务。本文将介绍什么是重采样，为什么我们需要进行重采样，以及如何使用Python中的pandas库进行重采样操作。
## 什么是重采样？
重采样是指将时间序列数据从一个时间段
原创
2023-09-06 10:21:30
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通过PythonAPI获取股票数据聚宽代码示例 获取平安银行的股票信息from jqdatasdk import *
auth('','')
#获取平安银行按1分钟为周期以“2015-01-30 14:00:00”为基础前4个时间单位的数据
df = get_price('000001.XSHE', end_date='2015-01-30 14:00:00',count=4, frequenc
# Android Resample实现教程
## 1. 整体流程
以下是实现Android Resample的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 打开源文件 | 打开待处理的音频文件 |
| 2. 读取文件信息 | 获取音频文件的采样率等信息 |
| 3. 实现Resample | 使用算法对音频文件进行Resample |
| 4. 保存新文件
目录语法说明示例 resample函数的功能是将均匀或非均匀数据用新的固定频率重新采样。语法y = resample(x,p,q)
y = resample(x,p,q,n)
y = resample(x,p,q,n,beta)
y = resample(x,p,q,b)
[y,b] = resample
# Python中的resample
在数据处理的过程中，我们经常会遇到需要对时间序列数据进行重新采样的情况。Python中的pandas库提供了一个很方便的方法来实现这一功能，就是`resample`方法。`resample`方法可以根据指定的规则对时间序列数据进行重采样，例如将分钟级数据转换为小时级数据。
## 什么是resample？
`resample`方法是pandas库中的一个时
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2023-06-10 23:19:00
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上篇文章中，我们学习了如何使用pandas库中的date_range()函数生成时间序列索引，而且我们知道我们可以生成不同频率的时间索引，比如按小时、按天、按周、按月等等，因此就会引出另外一个问题，如果我们相对数据做不同频率的转换，该怎么做，pandas库中是否有现成的方法可供使用呢？带着这个问题，我们本次就来学习下数据重采样的知识。首先，简单解释什么是数据重采样，所谓数据重采样就是将数据原有的频
在pandas里对时序的频率的调整称之重新采样，即从一个时频调整为另一个时频的操作，可以借助resample的函数来完成。有upsampling和downsampling(高频变低频)两种。resample后的数据类型有类似'groupby'的接口函数可以调用得到相关数据信息。时序数据经resample后返回Resamper Object，而Resampler 是定义在pandas.core.re
# Python中的数据重采样技术
数据重采样是在时间序列分析和数据处理中非常常见的一种技术。根据不同的需求，我们可能需要将数据从较高的时间分辨率转换为较低的时间分辨率，或者将数据从较低的时间分辨率转换为较高的时间分辨率。这种转换可以帮助我们更好地分析和可视化数据。在Python中，我们可以使用`pandas`和`numpy`等库来实现数据重采样。本文将介绍数据重采样的基本概念和常用的方法，并提
# Python 中的 Resample 方法指南
在数据分析领域，重采样 (Resampling) 是一种常见的数据处理手段，尤其是在时间序列数据中。Python 的 `pandas` 库提供了强大的数据处理功能，其中的 `resample` 方法便是处理时间序列数据的一种重要工具。本篇文章将指导你如何使用 `resample` 方法，确保即使你是初学者，也能轻松上手。
## 整体流程概览
# Android音频重采样指南
在Android开发中，有时需要处理音频数据，尤其是进行重采样。这篇文章将指导你如何在Android中实现音频重采样。我们将通过几个步骤来完成这项任务，并且会详细解释每一步所需的代码。
## 流程概述
以下是实现音频重采样的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 设置Android项目以及必要的依赖 |
| 2
