熊猫重采样不会返回任何内容
熊猫重采样是指在数据分析和处理中，对数据进行重新采样以改变数据的采样频率或时间间隔的操作。它可以用于数据降采样（减少数据点数量）或数据升采样（增加数据点数量）的场景。
熊猫重采样的分类：
- 时间重采样：根据时间索引对数据进行重新采样，可以改变数据的时间间隔，如从分钟级别重采样为小时级别。
- 数值重采样：根据数值索引对数据进行重新采样，可以改变数据的采样频率，如从每秒钟采样一次改为每分钟采样一次。
熊猫重采样的优势：
- 数据处理灵活性：通过重采样，可以根据需求灵活地调整数据的采样频率或时间间隔，以适应不同的分析需求。
- 数据降噪：重采样可以通过降低数据的采样频率，减少数据中的噪声或异常值，提高数据的质量。
- 数据平滑：重采样可以通过增加数据的采样频率，平滑数据中的波动，使数据更加平滑和连续。
熊猫重采样的应用场景：
- 时间序列分析：在金融、气象、物联网等领域，对时间序列数据进行分析和预测时，常常需要对数据进行重采样，以便更好地理解和处理数据。
- 数据降维：当数据量过大时，可以通过重采样降低数据的维度，减少数据存储和计算的成本。
- 数据可视化：在数据可视化过程中，通过重采样可以调整数据的密度，使得图表更加清晰和易读。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址： 腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品，其中包括：
- 云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 云服务器 CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云原生应用引擎 TKE：https://cloud.tencent.com/product/tke
- 云存储 COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 人工智能平台 AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ai
以上是关于熊猫重采样的完善且全面的答案，希望能对您有所帮助。
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1回答
我有一段时间的观察，分辨率为一分钟，连续几天，但完整的日子。数据被组织成一个支点表，列上有天数，行上有时间。
2006-01-21 2006-01-24 ... 2006-02-08 2006-03-22
00:00:00 5.80 4.14 ... 7.03 4.27
00:01:00 4.71 5.22 ... 7.04 5.66
00:02:00 4.82 5.57 .
浏览 0提问于2018-09-25得票数 1
1回答
填补时间序列中熊猫数据的空白
、、、、
我有一只在时间序列上有缺口的熊猫数据。
如下所示：
示例输入
--------------------------------------
Timestamp Close
2021-02-07 09:30:00 124.624
2021-02-07 09:31:00 124.617
2021-02-07 10:04:00 123.946
2021-02-07 16:00:00 123.300
2021-02-09 09:04:00 125.746
2021-02-09 09:05:00 125.646
2021-02-09 15:58:00
浏览 3提问于2021-09-16得票数 4
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我有一个DataFrame，它有许多字符串列和datetime列。我想适当地使用熊猫df.resample()重新整理datetime列。例如，我的数据看起来如下：
from pandas import *
import numpy as np
df = DataFrame({
'username' : ["bob","bob","nancy"],
'session' : ["one","two","three"],
'timestamp' : [n
浏览 3提问于2013-12-26得票数 0
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2回答
它是否有可能使用熊猫resample方法，然后只使用第一个(或任何特定的)分区的应用(或在这方面的任何其他方法)？
为了说明：
def do something(x):
return [x]
my_timeseries.resample("d").apply(do_something)[0]
现在，这给出了我想要的输出，但也计算了所有其他分区的输出(很明显)，但是如果我只想从重放对象中选择第一个分区，它将自动取其平均值并发出警告：
my_timeseries.resample("d")[0].apply(do_something)
>>
浏览 0提问于2018-06-19得票数 1
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1回答
在Pandas中，随着时间的推移，我遇到了一些问题，所以我把它带回到一个非常基本的例子，我仍然看到了同样的问题。
C是数据，a是索引(a datetime64数组)，b是数据(浮点数组)。
In [104]: c
Out[104]:
b
a
2009-04-01 386.928680
2009-06-01 386.502686
In [105]: a
Out[105]:
0 2009-04-01
1 2009-06-01
dtype: datetime64[ns]
In [106]: b
Out[1
浏览 6提问于2017-11-02得票数 0
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2回答
我有一些不规则的时间序列数据，格式如下，
Time Pressure Humidity Temperature
2014-02-13 09:15:00.355000 124.283173 26.926562 6119.075
2014-02-13 09:15:00.356000 118.537935 22.228906 6111.625
2014-02-13 09:15:00.357000 118.537935 22.228906 6111.625
2014-02-13 09:15:00.3590
浏览 6提问于2014-03-09得票数 2
函数setSampleRateConversionQuality的注记
/**
* Specify the quality of the sample rate converter in Oboe.
*
* If set to None then Oboe will not do sample rate conversion. But the underlying APIs might
* still do sample rate conversion if you specify a sample rate.
* That can prevent you from getting
浏览 5提问于2021-07-23得票数 1
1回答
我从熊猫那里得到了一种奇怪的行为，我想把我的分钟数据重新整理成每小时的数据(使用平均值)。我的数据如下：
Data.head()
AAA BBB
Time
2009-02-10 09:31:00 86.34 101.00
2009-02-10 09:36:00 86.57 100.50
2009-02-10 09:38:00 86.58 99.78
2009-02-10 09:40:00 86.63 99.75
2009-02-10 09:41:00 86.52
浏览 1提问于2016-06-09得票数 1
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1回答
当要求熊猫使用插值重采样这个数据时，它不能正确地将第一个值向前传播。有人能解释一下这种行为吗？使用最新版本的熊猫和蟒蛇3.8
import pandas as pd
data = {'time': pd.to_timedelta([0., 1.1, 2.2, 3.3, 4.4], unit='s'), 'data':[100, 140, 50, 300, 400]}
df1 = pd.DataFrame(data=data).set_index('time')
df2 = df1.resample('1s').in
浏览 1提问于2022-10-31得票数 0
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您好，我有一份在实验过程中测量的数据文档。文档的第一列是时间、之后的扭矩和位移读数。我的测量设备本应以200 to的频率采样，但在实验过程中，随着测量数据的增加，计算机速度变慢，导致采样率低于200 to。但是，我要求以精确的采样频率读取数据(0和200 to之间的任何值都可以接受)，如何修改/内插我的数据以使其与所需的频率相关？
浏览 12提问于2013-10-20得票数 0
1回答
每个时间步具有多个值的熊猫滚动
、、、、
我正在尝试使用python进行异常检测，使用8天的滚动窗口来计算两个指标(err_precent和失败率)的四分位数范围。examples provided似乎每个时间戳/索引只有一个值，而在我的例子中，我有很多值。 我的数据如下所示： customerID err_precent fail_precent
end_date
2019-05-02 29616 0.857143 1.000000
2019-05-02 277023 1.000000 1.000000
2019-05-02 150560 1.000000
浏览 27提问于2019-06-14得票数 1
1回答
熊猫小组重装替代品
、、、、
我经常使用pd.Series.resample()，我想知道是否有一种方法可以重采样/插值每月表格中的网格数据(时间、lat、lon)来表示'MS‘(月开始)。据我所知，这个特性不是直接在Panel中实现的。有解决办法吗？
浏览 6提问于2015-10-14得票数 0
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我有一个名为aus的数据框架，如下所示：
+--------------+-------------+
| | link clicks |
+--------------+-------------+
| created_time | |
| 2015-07-20 | 8600 |
| 2015-07-21 | 11567 |
| 2015-07-22 | 1809 |
| 2015-07-23 | 7032 |
| 2015-07-26 | 23704 |
浏览 6提问于2015-09-14得票数 4
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1回答
我只想让下面的数据重放到10分钟而不是30分钟，而不是用任何东西填充值。把它们作为NaN。
df = pd.DataFrame({"Col1": [10, 20, 15, 30, 45],
"Col2": [13, 23, 18, 33, 48],
"Col3": [17, 27, 22, 37, 52]},
index=pd.date_range("11:00", "13:00", freq="30
浏览 0提问于2021-04-22得票数 0
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2回答
我有以下数据：
Date Embedded_text Partei sentiment_prediction Sentiment
Date
2021-03-26 2021-03-26 AfD wirkt.\n\nSchluss mit dem #Gendergaga\nMDR... AfD 2 Neutral
2021-03-27 2021-03-27 Im Herbst wird gewählt.\nSchluss
浏览 3提问于2022-02-16得票数 2
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2回答
对于我来说，在图像处理中重采样和插值的区别是什么，我并不清楚。如果我有一个geotiff，并且我想提高它的分辨率，我是否应该使用重采样方法，例如最近邻，对吗？例如，我发现gdalwarp函数可以做到这一点。
插值方法，也就是克里格法呢？如果我的数据不是均匀分布的是不是更好？如果我想要考虑数字高程模型来校正我的图像呢？非常感谢您的帮助，并对您的困惑表示歉意。
劳拉
浏览 6提问于2013-07-25得票数 4
我正在尝试Tk中的按钮，并且我已经将一个图像加载到一个按钮：
package require Tk
image create photo myimage -file "../button.png"
ttk::button .button -image myimage
place .button -x 0 -y 0
但是，button.png图像非常大(200x100)，因此该按钮会自动调整大小以显示整个图像。是否可以将按钮调整为特定的大小，例如100x50 (可能通过使用网格布局？)，并让按钮重新采样其图像，使其适合按钮？
浏览 2提问于2013-08-27得票数 0
当你想在python中根据时间戳对数据进行重采样时，pandas的重采样函数很容易使用。例如，从一个以秒为单位的时间戳的dataframe1到另一个重采样到10分钟的平均值。
df1_10m=df1.resample('10T', how='mean')
现在我需要在matlab中做同样的事情，但我没有找到一种明确的方法。
函数重采样似乎是另一回事。
我尝试了重塑，但我得到了错误。
function[Data_10mean]=resamp(table)
table.ts=datestr(table.ts); % format the time stamp
Tab
浏览 3提问于2016-07-02得票数 1
2回答
关于本教程的抽样率，我有一个绝对基本的问题： (第一部分)
两个第一信号具有FS=4096，而第三个信号是8192。简单地说，第三个信号的采样频率是原来的两倍。他们说，要使采样率相等，“最安全的方法是以较低的采样率重采样信号”。因此，他们的程序实际上是在第一次信号的每秒钟取样。但第三个信号的采样频率不是高出两倍吗？我的直觉正好相反:如果某物的取样频率更高，那么我每秒钟都会取其中的样本。
我错过了什么？非常感谢,
瓦迪姆
浏览 1提问于2013-12-16得票数 0
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我有这样的数据
DATE COUNT
2018-01-01 1
2018-01-02 1
2018-01-06 1
2018-01-07 1
我使用df=df.asfreq('D', fill_value=0)来填写缺少的日期：
DATE COUNT
DATE
2018-01-01 2018-01-01 1
2018-01-02 2018-01-02 1
2018-01-03 0
2018-01-04 0
2018-
浏览 1提问于2018-11-26得票数 0
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3回答
假设我有一个具有数值类型的索引的pandas.Series。
pd.Series( [10,20], [1.1, 2.3] )
如何用0.1间隔重绘上述级数？看起来.resample功能只在日期时间间隔上工作吗？
浏览 4提问于2014-03-04得票数 6
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我有一个长达一年的数据集(netCDF)，其中时间、纬度和经度作为坐标，KBDI-AWAP作为变量，每天都会采样。 使用Python将数据加载到xarray的数据集，并按如下方式打印数据： print(mds_kbdi) 输出： <xarray.Dataset>
Dimensions: (latitude: 106, longitude: 193, time: 365)
Coordinates:
* latitude (latitude) float32 -39.2 -39.149525 ... -33.950478 -33.9
* longitude (lo
浏览 65提问于2019-01-31得票数 0
1回答
带近邻插值的熊猫返回新值
、、、
我想用最近的邻居插值来补充这些数据。
file.csv
ProcessStepId,_time
0,2019-03-14 01:35:59.769
0,2019-03-14 01:37:59.076
0,2019-03-14 01:39:59.723
0,2019-03-14 01:42:00.145
1,2019-03-14 01:42:04.478
1,2019-03-14 01:43:59.818
1,2019-03-14 01:45:59.776
1,2019-03-14 01:47:59.802
到目前为止，我的方法是:将csv文件读入dataframe，并将其转换为DateTime
浏览 1提问于2019-04-15得票数 0
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2回答
我查找了的文档。虽然它确实描述了函数中可用的参数，但它没有告诉我这些参数的可能选项。为了前夫。how参数的值为'sum' (如示例所示)，但是还有哪些值是可能的，这些值是做什么的？对于fill参数也是类似的。有人能告诉我/提供一个链接到这些参数的可用值吗？
浏览 0提问于2016-04-07得票数 3
1回答
熊猫数据重放ms值
、、、
我有一个具有以下格式的文件：
SET, 0, 0, 0, 6938987, 0, 4
SET, 1, 1, 6938997, 128, 0, 0
SET, 2, 4, 6938998, 145, 0, 2
SET, 0, 9, 6938998, 147, 0, 0
SET, 1, 11, 6938998, 149, 0, 0
....
SET, 1, 30, 6946103, 6, 0, 0
SET, 2, 30, 6946104, 6, 0, 2
GET, 0, 30, 6946104, 8, 0, 0
SET, 1, 30, 6946105, 8, 0, 0
GET, 2, 30, 694
浏览 10提问于2017-12-02得票数 3
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1回答
我给出了一个样本数据集，并希望从原始样本数据集中选择多个样本，例如1000个样本块，每个样本块由原始样本数据中的500个数据点组成。我用python编写了这个小函数：
import timeit
import pandas as pd
import numpy as np
sample_data = np.random.randn(10000, 15)
index = pd.date_range("20000101", periods=10000, freq='B')
sample_data_df = pd.DataFrame(sample_data, inde
浏览 1提问于2017-10-13得票数 4
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1回答
这是一个在xarray和pandas中重采样时间序列的MWE。10Min重采样在xarray中需要6.8秒，在pandas中需要0.003秒。有什么方法可以让x数组中的Pandas速度提高吗？熊猫的重采样似乎独立于这个时期，而x阵列则随着时间的推移而变化。
import numpy as np
import xarray as xr
import pandas as pd
import time
def make_ds(freq):
size = 100000
times = pd.date_range('2000-01-01', periods=size,
浏览 9提问于2020-10-09得票数 0
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直接进入代码。给定的
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), resId);
Drawable drawable = getResources().getDrawable(resId);
我得到了
bitmap.getWidth() == drawable.getIntrinsicWidth() == 9
虽然实际图像是6x6像素。重点是密度是240，因此比例是1.5 to The DENSITY_DEFAULT = 160。这本身不是一个问题，但bitmap.getPixel(x, y);也可以处理放大的维度。
浏览 0提问于2011-10-28得票数 2
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1回答
如果我有数据，例如：
index = pd.date_range(start='2014 01 01 00:00', end='2014 01 05 00:00', freq='12H')
df = pd.DataFrame(pd.np.random.randn(9),index=index,columns=['A'])
df
Out[5]:
A
2014-01-01 00:00:00 2.120577
2014-01-01 12:00:00 0.968724
201
浏览 1提问于2014-03-19得票数 2
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3回答
我刚刚开始使用Pandas，并且正在尝试合并:按日期分组数据，并计算每个组中的唯一值。
以下是我的数据：
User, Type
Datetime
2014-04-15 11:00:00, A, New
2014-04-15 12:00:00, B, Returning
2014-04-15 13:00:00, C, New
2014-04-20 14:00:00, D, New
2014-04-20 15:00:00, B, Returning
2014-04-20 16:00:00, B, Returning
2014-04-20 17:00:00, D,
浏览 0提问于2014-04-22得票数 7
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1回答
我想使用每月数据的df。重要:这些数据会在几个月内进行汇总。看起来是这样的：
Month | Sum
01-2021 1
02-2021 4
03-2021 9
04-2021 11
05-2021 15
06-2021 16
08-2021 21
09-2021 25
现在我有两项任务：
如果缺少一个月，则Detect，并插入该月份。在本例中，缺少 (07-2021)。在这种情况下，我想要创建一个带有月份的新行，并使用前面的和(因为这个月没有贡献任何东西)。但是df必须是完整的，而不是缺少几个月。
Quickly在月显示和季度显示之间的变化
浏览 2提问于2021-09-29得票数 0
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最近，我正在学习如何使用mlr3包。我在做一个特征选择，并想比较模型results.However，我想知道如何从Benchmarkresult结果中获得模型结果，比如在特性选择的学习者模型中使用了哪些特性。
这是我的代码：
#setup task
task = TaskClassif$new(id = "SPI", backend = test, target = "recidivism")
#learner of non-FS
learner_ranger = lrn("classif.ranger",
浏览 1提问于2021-06-21得票数 1
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我有一个市场价格的数据，时间戳是微秒，例如。
Time Bid
0 2014-03-03 23:30:30.224323 0.892500
1 2014-03-03 23:30:30.224390 0.892525
2 2014-03-03 23:30:30.224408 0.892525
3 2014-03-03 23:30:30.364299 0.892525
4 2014-03-03 23:30:31.022652 0.892500
5 2014-03-03 23:30:31.022702 0.892525
6 2014-03-03 23:30:31
浏览 2提问于2014-03-05得票数 2
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1回答
我正试图解决我与PsychoPy所面临的问题。当我试图上传这个文件
这实际上是一个.svp file，我得到了以下错误：
RuntimeError: Error opening 'audio_track.svp': File contains data in an unknown format.
##### Experiment ended. #####
while when I try uploading this `file `.wav
psychopy.exceptions.SoundFormatError: Tried to create audio st
浏览 17提问于2021-12-09得票数 0
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我有一只熊猫dataFrame和datetime64[ns]为索引。由于数据具有微秒精度，所以我希望将此日期复制到另一个具有秒级或分钟级精度的dataFrame中，这样我就可以轻松地绘制/可视化它。知道怎么做吗？同样，在不将数据复制到另一个dataFrame的情况下也能做到这一点吗？
Name Fruit
2016-11-03 21:20:15.555222 John Apple
2016-11-03 21:20:15.555266 John Kiwi
2016-11-03 21:20:15.555292 Mary Apple
20
浏览 3提问于2016-12-06得票数 0
回答已采纳
1回答
在不规则的数据上使用resample是可能的吗？(我知道文档上说它是为了“常规时间序列数据的重采样”，但我也想尝试一下，如果它也适用于不规则数据。也许没有，也可能我做错了什么。)
在我的实际数据中，我通常每小时有2个样本，它们之间的时间差通常在20到40分钟之间。所以我希望把它们重装成一个固定的小时系列。
为了测试我是否正确地使用了它，我使用了一些随机的日期列表，所以它可能不是最好的例子，但至少一个解决方案将是非常健壮的。下面是：
fraction number time
0 0.729797 0 2014-10-23 15:44:00
浏览 0提问于2016-12-13得票数 6
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使用TF1.7，我们在输入管道中添加了新的tf.contrib.data.shuffle_and_repeat。我们的管道还使用tf.contrib.data.rejection_resample来平衡数据集。
唉，当两者都被使用时，平衡并不能平衡DataSet。(它没有失败，但似乎没有按要求过滤数据集)
在玩弄它之后，我们得出结论，我们不能使用融合的tf.contrib.data.shuffle_and_repeat，并且需要遵循以下协议：
重复数据集(dataset.repeat)
平衡数据集：
( input_dataset.apply(rejection_resample(cl
浏览 0提问于2018-05-06得票数 1
1回答
我正在用ffmpeg从flac文件中生成一个mp3。这对我来说通常是乏味的。
今晚，由于某些原因，当我使用我一直使用的相同命令时，转换后的音频失真。故障排除后，问题似乎是"-out_sample_rate“标志。
我的命令：
ffmpeg -i input.flac -write_id3v1 1 -id3v2_version 3 -dither_method modified_e_weighted -out_sample_rate 44.1k -b:a 320k output.mp3
然后，mp3中的音频会被千变万化的增益所扭曲，从而导致数字剪辑。
我尝试过更新ffmpeg，但问题仍然
浏览 42提问于2017-08-14得票数 1
您好，我在将时间转换为时间增量时遇到了问题。我设法只保留时间，但它变成了一个对象类型。我想问你是否可以帮助我保持时间只在时间增量类型。下面是我的数据帧的一个示例。时间| ST |S| |--||0天12:09:46| 33 |R| |0天12:09:51| 45 |H 我尝试了以下几种方法 n['Time'] = pd.to_timedelta(n['Time'])
# n['Time'] = pd.to_timedelta(n['Time'], unit='s') # error unit must not
浏览 27提问于2021-01-28得票数 0
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1回答
通过使用scikit学习中的K-方法，我将我的数据聚集到了3个集群中。我想要绘制一个线条图，它将有多个颜色，这取决于它所在的集群。当集群中没有数据时，我该如何弥补空白呢？
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(nocutoff_diffdf_windowed2d)
y_kmeans = kmeans.predict(nocutoff_diffdf_windowed2d)
plt.scatter(nocutoff_diffdf_windowed2d[:, 0], nocutoff_diffdf_windowed2d[:, 1], c=y_kmeans)
浏览 9提问于2022-04-16得票数 1
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是否可以为实时音频上下文指定采样率( 对象的sampleRate属性)？
据我所知，可以为对象指定sampleRate (构造函数有3个参数，最后一个参数是采样率)，但实时AudioContext不接受任何参数。
我认为这是不可能的，因为这可能是由浏览器本身定义的，但也许有一种方法？
浏览 1提问于2013-01-18得票数 8
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我正在使用的DataQ采集设备在Matlab 32位与数据采集工具箱.
有时，当我将抽样率设置为300时，它告诉我：
警告:此硬件无法支持SampleRate请求的300值。SampleRate已被设置为1000“
但是，如果我将SampleRate设置为1000，它有时会使用相同的错误消息将其设置为300。
另外，如果我设置了程序，以便在错误显示和设备开始记录后返回SampleRate，这总是在我设置的任何位置，而不是程序声称将其更改为什么。
有谁知道我是怎么找出实际采样率的，还是不让它重置我的？我需要知道每秒有多少样本来进一步计算。
浏览 1提问于2013-05-08得票数 5
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从内核空间禁用ALSA重采样
、、、、
我目前正在工作的一个项目与声卡，这是驱动bij ~12 Mhz时钟和~24 Mhz时钟，以播放44.1和48千赫音频。我用GPIO转换这些时钟。这意味着我不希望任何重采样发生。我的问题是:有什么方法可以禁用内核空间的重采样吗？
我知道如何使用asoundrc.conf从用户空间禁用它，但我更愿意在内核空间中禁用它，因为我不希望任何用户更改这个配置文件，从而启用/禁用重采样，而不是根。
谢谢
浏览 0提问于2022-11-05得票数 0
十多年来，当我在Linux上使用SPDIF输出时，如果使用44.1 kHz频率，总是会发出刺耳的声音。2006年是ALSA，现在是PulseAUdio，但问题依然存在。
将频率固定在48 kHz上，解决了这个问题。然而，音乐通常有44.1 kHz，所以48 kHz输出意味着每次重采样。
这个问题是众所周知的，例如，在脉冲音频/故障排除- ArchWiki中寻找“波涛汹涌”。
那么，有什么方法可以使Linux正确地实现44.1 kHz的速率呢？
(我没有24位的SPDIF控制器，所以它都是16位。我确实尝试了96 kHz，但没有得到任何更好的，只是一些嘶嘶的声音，出于某种原因)
浏览 0提问于2020-07-14得票数 0
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填补熊猫数据中的日期空白
、、、、
我有Pandas DataFrame (从.csv加载)，日期时间作为索引。每天有一个条目的地方。问题是，我有空白，也就是说，在一些日子里，我根本没有数据。在空隙中插入行(天)的最简单方法是什么？还有一种方法可以控制作为数据插入到列中的内容！假设0或复制prev日信息或填充从prev-date到下一日期数据值范围内的滑动增/减值。
谢谢
下面是缺少的示例01-03和01-04：
In [60]: df['2015-01-06':'2015-01-01']
Out[60]:
Rate High (est) Low (est)
Date
浏览 3提问于2015-02-11得票数 10
当通过模型时间/ tidymodels框架处理时间序列时，提出了以下工作流来验证模型的交叉验证性能。
library(modeltime)
library(modeltime.resample)
library(tidyverse)
library(timetk)
resamples_tscv <- time_series_cv(
data = m750,
assess = "2 years",
initial = "5 years",
skip = "2 years&
浏览 6提问于2021-02-03得票数 2
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我有15个样本，要做回归分析有点小。
有人告诉我，使用引导技术增加样本计数将使我的数据在统计上更有意义。所以我试过了。
我第一次尝试的是让我的样本数从15到1000之间，通过对scikit的“重采样”功能--在Python中学习。
但是当我看到“重采样”函数的源代码时，似乎没有任何关于引导的内容。
这是我的问题。
Q1:用引导技术将15个样本重采样到1000个有统计学意义吗？
Q2:如果是的话，如何在中实现？
谢谢。
浏览 3提问于2017-11-05得票数 1
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熊猫日期-日频率-周频率
、、、
Q1:我有以下熊猫资料：
有大量的每日频率行(数据列)。我想转换的数据在一个星期的基础上，意味着频率不是日记，但现在是每周。还有这个钱和工人就是“周薪”。
Q2:可以定义一周的开始日期吗？
浏览 1提问于2017-01-12得票数 3
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我在Ubuntu上使用ALSA来尝试播放WAV文件。现在，我能够读取wav头来计算文件的采样率，然后将ALSA上的参数设置为相应的。对于采样率为44.1kHz的文件来说，这是完美的，但是其他在11 but或22 but的文件不能正确地播放。我不确定我是否正确地设定了抽样率。
val = realSampleRate;
//Sampling rate to given sampling rate
snd_pcm_hw_params_set_rate_max(handle, params, &val, &dir);
cout << "sa
浏览 2提问于2015-06-25得票数 2
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我正在使用pandas和以下代码对我的数据帧df中的一些值进行重采样： >> df['hour'] = f.Date.dt.hour
>> df = df.set_index('Date').resample('60T').mean().reset_index() 我正确地获得了重新采样60分钟的每小时的平均值，如下所示： >> print(df)
date id mean hour
0 2017-02-09 14:00:00 12345.0
浏览 12提问于2019-09-08得票数 0
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