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
转载
2023-07-06 20:42:22
152阅读
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(
转载
2024-01-12 09:20:25
269阅读
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
转载
2023-07-05 22:26:39
15阅读
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
转载
2023-11-24 12:41:19
19阅读
转载
2023-06-10 23:19:00
354阅读
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
转载
2023-10-27 21:40:02
669阅读
接着上一回说到的时序分析，上一回主要是学习了datetime库和pandas.to_datetime模块。今天我们要学习的是resample，这一讲的内容很多，也有很多有意思的东西。老规矩，用到的资料来源于pandas.DataFrame.resample - pandas 0.24.2 documentationpandas.pydata.org参考书Wes McKinney著的Python f
# Python中resample()函数实现教程
## 介绍
在Python中，`resample()`函数是一个常用的工具，用于对时间序列数据进行重新采样。这个函数可以将时间序列数据从一个频率转换为另一个频率，比如将每天的数据转换为每月的数据。在本教程中，我将向你展示如何使用`resample()`函数，并解释每个步骤的具体含义。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程图
原创
2023-09-15 11:21:20
2769阅读
# 使用 Python 的 Resample 函数的入门指南
在数据分析的过程中，尤其在处理时间序列数据时，重采样（resampling）是一个重要的操作。Python 中的 `pandas` 库提供了强大的 `resample` 函数，能帮助我们快速方便地对时间序列数据进行重采样。这篇文章将指导你如何使用 `resample` 函数，并提供一个详细的步骤流程和示例代码。
## 流程概览
使
目的该篇文章主要以resample的作用、参数配置解释，以及它能搭配什么参数进行使用的编写。会按照以下进行讲解1、resample能实现什么效果2、resample有哪些参数3、常用的resample分类实例1、resample能实现什么效果resample能搭配各种不同时间维度，进行分组聚合。针对分组情况你可以搭配使用max、min、sum、mean等使用。它可以搭配三种场景使用groupbyG
转载
2023-10-12 16:37:33
261阅读
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
转载
2023-12-25 21:43:52
155阅读
记：关于图像重采样（resample）最终发现的简单实现方法需求：已有配准好的CT以及PET图像，而金标准label是在CT上勾画的，因此有一些简单的需求，一种是把PET图像重采样到与CT图像一样的大小（比如从192×192×371到512×512×484），或者把金标准Mask降到同PET的大小（即反过来）。怎么找的方法：ITK-SNAP（3.8版本）的读图功能是支持不同大小、spacing、o
转载
2023-09-27 20:29:33
47阅读
Pandas中resample方法详解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。重新取样时间序列数据。方便的时间序列的频率转换和重采样方法。对象必须具有类似datetime的索引(DatetimeIndex、PeriodIndex或TimedeltaIndex)，或将类似datetime的值传递给on或leve
转载
2023-10-08 15:38:24
230阅读
目录Numpy 复制声音片段具体步骤攻略小结合成声音具体步骤攻略小结Numpy 设计音频滤波器具体步骤攻略小结Numpy 复制声音片段具体步骤复制声音片段。虽然NumPy中有一个repeat函数，但在本攻略中选用tile函数才是更适当的选择。repeat函数通过把每个元素都单独复制若干次的方式来达到扩展数组的效果，而不是把数组内容作为一个整体进行复制。如下的IPython会话清楚地展示了这两个函数
转载
2024-05-15 10:31:22
48阅读
# Python中的Resample函数及其参数详解
在数据分析与处理的领域，时间序列数据的重采样（resampling）是一项常见操作。Python中的Pandas库提供了强大的resample函数，使我们能够轻松地对时间序列数据进行重缩放。本文将深入探讨`resample`函数的参数及其用法，并通过代码示例演示其在处理时间序列数据时的重要性。
## 1. Resample函数的基本用法
# 如何使用python库实现resample函数
## 介绍
在数据处理和分析过程中，我们经常需要对时间序列数据进行重采样，即将数据的时间间隔进行调整。Python提供了多个库来实现重采样的功能，其中包括pandas、numpy和scipy等。在本文中，我们将使用pandas库来实现resample函数，并介绍整个实现过程。
## 流程
下面是使用pandas库实现resample函数的流程
原创
2023-11-13 05:42:48
54阅读
01 引言《易经》早就揭示出：物极必反，盛极必衰！阴阳总是不断交替的。股票市场也一样，涨跌互现，涨多了会出现调整，跌多了会出现反弹，因此我们看到K线组合总是红(阳)绿(阴)相间的。正是由于市场行情总是阴阳交替出现，交易者们才孜孜不倦地想通过择时(选股)来获取超额收益。指数的走势是各方资金博弈的结果，而博弈的过程存在一个时间的延续性，也就是说过去的走势对未来走向有一定的参考价值。尽管过去不能代表未来
(1)abs(), 绝对值或复数的模1 print(abs(-6))#>>>>6(2)all() 接受一个迭代器，如果迭代器的所有元素都为真，那么返回True，否则返回False1 print(all([1,0,3,6]))#>>>>False(3)any() 接受一个迭代器，如果迭代器里有一个元素为真，那么返回True,否则返回F
转载
2023-11-21 15:20:33
63阅读
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
转载
2024-08-04 17:20:03
186阅读
上采样概念上采样（upsampling）：又名放大图像、图像插值；主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上；上采样有3种常见的方法：双线性插值(bilinear)，反卷积(Transposed Convolution)，反池化(Unpooling)；原理上采样原理：图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。插值算法还包括了
