Pandas使用文本列重新采样
Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理、清洗、分析和可视化等操作。
在Pandas中，使用文本列重新采样是指对包含文本数据的列进行重新采样操作。重新采样是指将数据从一个时间频率转换为另一个时间频率的过程，例如从按天采样转换为按月采样。
在Pandas中，可以使用resample()函数来实现文本列的重新采样。该函数可以接受一个时间频率作为参数，然后根据指定的频率对文本列进行重新采样。重新采样可以使用各种时间频率，例如天、周、月、季度等。
重新采样的优势在于可以将数据转换为不同的时间粒度，从而更好地进行数据分析和可视化。例如，将按天采样的数据转换为按月采样的数据，可以更清晰地观察数据的趋势和周期性变化。
Pandas提供了丰富的时间频率选项，可以根据具体需求选择合适的频率进行重新采样。常用的时间频率包括：
- D：按天采样
- W：按周采样
- M：按月采样
- Q：按季度采样
- A：按年采样
除了以上常用的时间频率外，Pandas还支持自定义时间频率，可以根据具体需求进行设置。
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1回答
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2019-03-25 09:31:00 278.690
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limit=limit, base=base)File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas-0.8.1-py2.7-
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这里有两列- departure_date and bookings.我必须在departure_date列中包含这些日期，并将相应的Booking值设置为NaN。对于第二步，我计划使用如下内容进行插值 dataFrame['bookings'].interpolate(method='time', inplace=True) 如果在Python中有更好的替代品，
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01-01 00:00:00 11.002 2015-01-01 01:00:00 12.00 有什么pandas
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