在pandas中对每个组中的数据进行重新采样

在pandas中，可以使用resample()函数对每个组中的数据进行重新采样。重新采样是指将时间序列数据从一个频率转换为另一个频率，例如从按天采样转换为按月采样。

resample()函数的语法如下：

dataframe.resample(rule, axis=0, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, base=None, on=None, level=None)

参数说明：

• rule：重新采样的规则，可以是字符串（如'5D'表示按5天重新采样）或DateOffset对象。
• axis：指定按行（0）或按列（1）进行重新采样，默认为按行。
• closed：指定每个时间段的闭合方式，可选值为'left'、'right'、'both'、'neither'，默认为'right'。
• label：指定每个时间段的标签方式，可选值为'left'、'right'、'both'、'neither'，默认为'right'。
• convention：指定重采样时的起始点，默认为'start'。
• kind：指定重采样的方法，可选值为'period'、'timestamp'，默认为'period'。
• loffset：指定重采样后的时间偏移量。
• base：指定重采样的基准点。
• on：指定按照哪一列进行重采样。
• level：指定按照哪一级别进行重采样。

重新采样可以应用于各种时间序列数据，例如股票价格、气象数据等。它可以帮助我们对数据进行降采样（如从按天采样转换为按周采样）或升采样（如从按天采样转换为按小时采样），以满足不同的分析需求。

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