17、时间序列分析与高性能Pandas操作

时间序列分析与高性能Pandas操作

1. 时间序列数据重采样与频率转换

在处理时间序列数据时，经常需要对数据进行不同频率的重采样。Pandas提供了 resample() 和 asfreq() 两种方法来实现这一目的。

1.1 重采样方法对比

• resample() 本质上是一种数据聚合操作。
• asfreq() 本质上是一种数据选择操作。

以Google收盘价数据为例，我们对数据按业务年度末进行降采样：

goog.plot(alpha=0.5, style='-')
goog.resample('BA').mean().plot(style=':')
goog.asfreq('BA').plot(style='--')
plt.legend(['input', 'resample', 'asfreq'], loc='upper left')

在每个点上， resample() 报告的是前一年的平均值，而 asfreq() 报告的是年末的值。

1.2 升采样操作

对于升采样， resample() 和 asfreq() 在很大程度上是等效的，但 resample() 有更多的选项。