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文档简介
升采样教师：亢华爱北京信息职业技术学院目录Contents概述升采样1PART概述概述升采样时间序列数据在降采样时，总体的数据量是减少的，只需要从高频向低频转换时，应用聚合函数即可概述与降采样不同，升采样的时间颗粒是变小的比如按周统计的数据要变成按天统计，数据量会增多，这很有可能导致某些时间戳没有相应的数据2PART升采样接下来，我们创建一个时间序列类型的DataFrame对象，示例代码如下升采样上述样本数据是从2018年6月10日开始采集的，每周一统计一次，总共统计了两周。现在有个新的需求，要求重新按天采样，这时需要使用resample()和asfreq()两个方法实现，asfreq()方法会将数据转换为指定的频率，示例代码如下。升采样上述示例中，通过resample()和asfreq()方法将time_df中的数据重新按天采样。从输岀结果可以看出，没有指定数据的部分都被填充为NaN值。升采样遇到这种情况，常用的解决办法就是插值，具体有如下几种方式通过ffill(limit)或bfill(limit)方法，取空值前面或后面的值填充，limit可以限制填充的个数。01通过fillna('ffill')或fillna('bfill')进行填充，传入ffill则表示用NaN前面的值填充，传入bfill则表示用后面的值填充。02使用interpolate()方法根据插值算法补全数据。03例如，通过ffill()方法用NaN值前面的值填充，示例代码如下升采样参考文献[1]黑马程序员.Python数据分析与应用:从数据获取到可视化.
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