如何重新采样（上采样）我的 Pandas 数据框？答案

【问题标题】：How can I resample (upsample) my Pandas Dataframe?如何重新采样（上采样）我的 Pandas 数据框？
【发布时间】：2019-04-15 09:18:01
【问题描述】：

我有一个小的 Pandas DataFrame 我想重新采样，希望你能帮助我:)

我不能给你看，因为它是机密的，但我可以向你描述一个更简单的版本。

它有 4 列：

-日期（YYYY-MM-DD 格式）

-国家

-金额

-频率

这就是我想做的：

根据行，频率为每年或每月如果碰巧是每月一次，则无需执行任何操作。

但如果是每年，我想将其更改为 MONTHLY 并插入 11 个新行，以便在考虑的 12 行（现有行和 11 个新行）中，国家/地区将保持不变（因此国家名称相同重复 12 次），金额将是 amount/12（也重复 12 次，你明白了），并且日期将每行增加 1 个月。

我真的希望有人可以帮助我！

提前致谢，

亚历克斯

编辑：

我已经将日期列更改为索引使用

df.set_index("日期",inplace=True)

但是，我真的不知道如何将重采样功能用于我的目的......

【问题讨论】：

【解决方案1】：

首先确保您的数据框具有DateTimeIndex 类型的索引。

然后使用resample 函数对数据帧进行上采样（更高频率）或下采样（更低频率）。然后应用聚合器（例如sum）来聚合新采样频率的值。

【讨论】：

好的，现在您已经将“日期”列作为索引，使用df.index = pd.to_datetime(df.index) 将其转换为DateTimeIndex，然后使用resample 将采样调整到给定的间隔。
是的，但是我如何/在哪里写下我上面提到的所有条件？
因为您需要根据另一列的值重新采样，所以最好只根据频率掩码创建一个新数据帧，并在必要时重新采样。然后，在正确采样后连接生成的数组。
我完全同意你的看法，但这正是我不知道该怎么做的！
有关屏蔽的信息，我会向您指出这个问题：stackoverflow.com/questions/38802675/…。要从掩码连接生成的数据帧，请查看 concat 文档 (pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/…)。如果您仍然遇到问题，请为此打开一个新问题。如果我已经解决了这个特定的重采样问题，请接受这个答案。