Pandas重采样的替代方案
Pandas是一个流行的Python数据分析库，提供了丰富的数据处理和分析工具。其中，重采样是Pandas中常用的操作之一，用于对时间序列数据进行重新采样，例如从分钟级别的数据转换为小时级别或天级别的数据。除了Pandas的重采样功能外，还有一些替代方案可以实现类似的功能，如下所示：
- NumPy：NumPy是Python中用于科学计算的基础库，提供了高性能的多维数组对象和相关的数学函数。通过使用NumPy的函数，可以对时间序列数据进行重采样和聚合操作。
- Resample函数：除了Pandas，一些其他的Python库也提供了重采样的功能。例如，SciPy库中的resample函数可以用于对时间序列数据进行重采样和插值操作。
- Datetime库：Python的标准库中的datetime模块提供了日期和时间的处理功能。通过使用datetime库中的函数和方法，可以对时间序列数据进行重采样和转换。
- TimeSeries库：TimeSeries是一个专门用于处理时间序列数据的Python库，提供了丰富的时间序列处理和分析功能。该库可以用于重采样、插值、滤波等操作。
这些替代方案都可以用于实现Pandas中重采样的功能，具体选择哪个方案取决于具体的需求和使用场景。在使用这些替代方案时，可以根据具体的需求选择合适的函数和方法进行操作。
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我正在寻找一种大规模(数千万或数亿条数据记录)的resample time series数据的解决方案。Pandas resample()运行良好，直到达到大约10MIO数据记录，之后它实际上停止了工作，因为硬件没有足够的内存。我在大数据集上使用Pandas时遇到过几次这个问题。但是如果我只是在巨大的数据集上使用for循环，我就可以读取数据并使用它，即使它要慢得多。有没有人知道没有pandas的resample time series
浏览 19提问于2018-02-04得票数 0
pandas支持多种频率的重采样。要在DolphinDB中实现类似pandas的重采样，我可以使用group-by子句，其中group-by列是对时间列的函数调用。例如，要使用月份频率进行重采样，我可以编写如下SQL：当涉及到周频率时，事情就有点不同了，因为DolphinDB没有像week这样的</
浏览 1提问于2019-10-31得票数 0
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 npimport panda
浏览 9提问于2020-10-09得票数 0
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我需要根据不同的时间分辨率计算不同的业绩指标，例如每年或每月。一种理想的方法是使用Pandas的重采样，但我也需要一种方法将前一个重采样集的最后一个值传递到下一个，即由于内部重采样集返回计算。import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(1, 61), index=pd.da
浏览 4提问于2022-01-18得票数 1
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有效的numpy零级保持
、、、、
有没有一种使用零阶保持对numpy数组进行重采样的有效方法？理想情况下，可以使用像这样的签名
我知道，但我相信有一种矢量化的替代方案可以用来处理这样的情况。
浏览 1提问于2012-01-17得票数 4
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如何在Pandas中重采样DatetimeIndex对象？假设我有一个名为oldindex的现有DatetimeIndex对象。如果我运行以下命令，我希望得到的结果是索引：但是这个解决方案做了不必要的计算不幸的是，newindex = oldindex.resample('H
浏览 0提问于2020-05-14得票数 0
我知道Pandas可以执行重采样，也可以对时间戳索引为浮点数的数据执行重采样：Pandas - Resampling and Interpolation with time float64 但是，我不确定如何将其应用于我的问题0.6551159024238590.000072000000000, -0.604137837886810 我可以用下面的test.py将其读入<em
浏览 12提问于2020-10-19得票数 0
1回答
我是Python的新手，在使用pandas对一些数据重新采样时，我遇到了一个棘手的问题。假设ts是分钟频率的时间序列数据(在pandas中，它被封装在一个带有DatetimeIndex的pandas.Series对象中)。要获得每组5分钟时段的算术平均值，方法很简单：
ts.resample('5m
浏览 1提问于2013-10-08得票数 0
1回答
我正在尝试使用Pandas 函数对工作日的每日频率数据进行重采样，并使用偏移量，以便一周中的最后一天变成周四，也就是开始的周日。这是目前为止的代码：但是它一直在重新采样，所以星期五被用于重新采样，星期日则被排除在外我为base和loffset尝试了许多不同的</
浏览 3提问于2020-08-24得票数 1
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4回答
当我重采样Pandas时间序列以减少数据点的数量时，每个结果数据点的时间戳位于每个重采样bin的开始处。当用不同的重采样率叠加图形时，这会导致数据发生明显的偏移。无论重采样率是多少，我如何将重采样数据的时间戳“居中”在其bin中？我现在得到的是(重采
浏览 0提问于2017-11-20得票数 8
Pandas或Scikit-learn中是否有一个内置函数，用于根据指定的策略进行重采样？我想根据分类变量对我的数据进行重新采样。例如，如果我的数据中有75%的男性和25%的女性，但我希望将我的模型训练成50%的男性和50%的女性。(我也希望能够推广到不是50/50的情况)
我需要的是根据指定的比例对我的</e
浏览 1提问于2015-04-26得票数 11
1回答
示例：base = pd.to_datetime('2021-01-01 12:00')
base: 5,我想把这个重采样到15分钟的间隔，然后取平均值。我可以先重采样到非常小的间隔(秒)，然后重采样到15分钟：
series.resample('S').ffill().re
浏览 2提问于2021-11-01得票数 1
我想使用Pandas，因为我正在处理皮秒精度的模拟数据。由于数据集不是等距离采样的，所以我想使用Pandas中提供的重采样功能。 据我所知，我需要使用time As datetime数据类型。或者我可以使用非datetime类型的列(例如，普通浮点型)作为pandas.DataFrame.resample的索引
浏览 24提问于2019-09-26得票数 2
我有金融交易数据(带有交易时间的时间戳，因此存在重复的时间，并且日期时间间隔不规则)。基本上，我在pandas数据帧中只有一个日期时间列和一个价格列，我已经计算了回报，但我想对数据进行线性插值，这样我就可以获得每秒、每分钟、每一天的价格估计值……
似乎最好的方法是将星期二的开始视为发生在星期一结束之后我可以计算每笔交易的价格，然后做一个价格序列，但当我计算峰度和其他风格化的事实时，我得到了非常奇怪的结果，因为这些统计数据通常是基于均匀
浏览 0提问于2014-03-01得票数 1
3回答
如果你的索引使用datetime索引，那么Pandas重采样真的很方便，但我还没有找到一个简单的实现来按任意的因子重采样。例如，只需将每个索引视为任意索引，并对数据帧重新采样，以使其结果长度缩短4倍(并且比每隔4个数据点获取一次更智能)。
对于使用比datetimes短得多的时间刻度的数据的任何人来说，这都很有用。例如，在我的例子中，我想对音频向量进行从44 Fo
浏览 3提问于2013-11-11得票数 1
我有一个带有时间戳值的数据文件。我已经弄清楚了如何使用数据重采样方法，以及如何将函数and ()或均()应用于结果。我是这样做的：print(type(df.timestamp[0]))df_1=df.resample('60S').last()
<class 'p
浏览 5提问于2021-05-07得票数 0
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我的问题可能听起来微不足道，但我还没有找到任何解决方案：import numpy as npdim = 8760 * 3 + 24
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浏览 4提问于2018-08-15得票数 2
回答已采纳
我在熊猫有一个时间序列，有频繁的条目(+-每十秒)。我尝试重新采样到每小时条目，取平均值，但没有效果。 我错过了什么？来源： import pandas as pd
tempfile["datetime"] = pd.to_datetime
浏览 25提问于2021-02-11得票数 0
3回答
我有以下的熊猫系列：这将生成以下数组11.3 31.5 51.7 71.9 9如果我想重采样编辑：
我希望我的最终向量有两倍的频率。
浏览 29提问于2020-07-31得票数 0
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1回答
当我尝试重新采样每个月开始的日均销售值作为时间戳时， y = prdct1['Sales'].resample('MS').mean() 我得到了以下错误， Only valid with DatetimeIndex
浏览 45提问于2019-10-16得票数 0
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