目录Python全系列 教程
3567个小节阅读：5930k
目录
鸿蒙应用开发
C语言快速入门
JAVA全系列 教程
面向对象的程序设计语言
Python全系列 教程
Python3.x版本，未来主流的版本
人工智能 教程
顺势而为，AI创新未来
大厂算法 教程
算法，程序员自我提升必经之路
C++ 教程
一门通用计算机编程语言
微服务 教程
目前业界流行的框架组合
web前端全系列 教程
通向WEB技术世界的钥匙
大数据全系列 教程
站在云端操控万千数据
AIGC全能工具班
A A
White Night
在Pandas中用于重采样时间序列数据的方法。它可以将时间序列数据转换为不同的频率，例如从分钟级别转换为小时级别或从日级别转换为月级别。
resample()方法可以与聚合函数（如sum()、mean()、max()等）一起使用，对时间序列数据进行聚合操作
xxxxxxxxxxdataframe.resample(rule, axis=0, closed=None, label=None, convention='start', kind=None)rule：表示重采样的频率，可以是字符串（如'D'表示按日重采样，'H'表示按小时重采样）或DateOffset对象。
例如，使用'5T'表示按5分钟重采样，使用'M'表示按月重采样
字符串规则表示重采样的频率，可以是以下常用的字符串值之一：
'D'：按日重采样'W'：按周重采样'M'：按月重采样'Q'：按季度重采样'A'：按年重采样'H'：按小时重采样'T'或'min'：按分钟重采样'S'：按秒重采样'L'或'ms'：按毫秒重采样'U'：按微秒重采样'N'：按纳秒重采样axis：可选参数，用于指定在哪个轴上进行重采样，默认为0，即按行进行重采样。
closed：可选参数，用于指定重采样的区间闭合方式，默认为None，表示左闭右开区间。
label：可选参数，用于指定重采样结果的标签位置，默认为None，表示使用区间的左侧作为标签。
convention：可选参数，用于指定重采样过程中区间边界的约定方式，默认为'start'，表示左开右闭约定。
kind：可选参数，用于指定重采样结果的数据结构类型，默认为None。
xxxxxxxxxximport pandas as pd
# 创建示例时间序列数据dates = pd.date_range(start='2023-06-01', end='2023-06-30', freq='D')values = [1, 2, 3, 4, 5, 6]series = pd.Series(values, index=dates)
# 按周重采样并计算总和weekly_sum = series.resample('W').sum()print(weekly_sum)是Pandas中的一个方法，用于将DataFrame或Series中的数据沿着指定的轴按给定的位移数进行元素移动。
它可以用于实现数据的时间序列滞后或提前，或者在其他需要移动数据的情况下进行操作
xxxxxxxxxxdf.shift(periods=1, freq=None, axis=0, fill_value=None)periods：表示要移动的位移数，可以是正整数或负整数。正整数表示数据向后移动，负整数表示数据向前移动。freq：可选参数，用于指定时间序列数据的频率，以便在进行移动时保持时间间隔的一致性。如果不指定，则默认为None。axis：可选参数，用于指定移动的轴。默认为0，表示按行进行移动；1表示按列进行移动。fill_value：可选参数，用于指定在移动过程中新增的位置上要填充的值。默认为None，表示填充NaN。实时学习反馈
1. Pandas中DatetimeIndex 对象直接引用年的属性_____:
A df.index.year
B df.year
答案
1=>A