本文介绍了如何使用Pandas库对时间序列数据进行重构，构建不同时间粒度（如月、季、年）的统计特征。通过示例展示了如何计算每月销售额总和、季度平均销售额以及每周的总销售额和平均销售额，强调了函数在时间序列数据分析中的应用，有助于提升数据洞察力。
Pandas时间特征重构：构建时间维度统计特征
时间序列数据分析中，经常需要对时间维度进行统计和分析。Pandas库提供了强大的时间序列处理功能，其中的resample函数可以用于在不同的时间粒度下重新构建时间特征。本文将介绍如何使用Pandas库的resample函数来构建不同粒度下的时间维度统计特征，并提供相应的源代码。
首先，我们需要导入Pandas库并读取时间序列数据。假设我们有一份包含日期和销售额的数据集，数据集的结构如下：
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('sales_data.csv')
# 转换日期列为日期时间类型
data['date'
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