（14）Python初入坑之時間序列重採樣

時間序列的重採樣是指的，從一個頻率到另一個頻率：降採樣，升採樣，採樣時間點變化。降採樣就是比如之前是每天的頻率到每月的頻率，升採樣例如每月的頻率到每天，採樣時間點變化例如之前是每周五採樣，現在需要改成每周三。

重採樣

首先我們定義一個時間序列的Series。

現在的這個時間序列Series是按照天進行採樣的，一共有60天。那如果我們要改成按照月份進行採樣的呢？我們需要使用resample()進行重採樣。

我們分月份進行採樣，然後求月內的均值。事實上重採樣，就相當於groupby，只不過是根據月份這個period進行分組。默認情況下，這樣的分組，右邊是包含的，即 ] 。也就是左開右閉，( ] 。如果我們要寫成左閉右開，添加參數 closed=left 即可。

下面介紹一下OHLC重採樣，這是在金融股票之中常用到的重採樣，包括open開盤價，high最高價，low最低價，close收盤價。

這樣我們可以看到10月份，最開始和結尾的數據，以及最大和最小的數據。

之前我們講到resample其實就是另一種形式的groupby，那下面我們就使用groupby來給時間序列分組，看怎麼操作。

上面是先把x中的month或者week提取出來，再根據其分組，就均值。就會返回一年中第幾個月或者第幾個星期的均值。

升採樣和插值

首先我們定義一個dataframe。2行4列，行索引是時間序列，頻率為周。

下面我們想重採樣為以天為頻率。需要使用resample和asfreq() ，asfreq可以把dataframe中的數據視同為時間序列進行處理。

或者直接使用asfreq來改變其頻率。但是asfreq不如resample的功能和範圍強大。

以上沒有指定數據的部分，都被自動填充為NaN值，那如果我們需要用特定的值來填充呢？例如，使用空值之前的數據進行填充，這個時候就需要用到pad() 。

也可以使用空值後面的值進行填充，這個時候需要使用bfill() 。

讀取為時間序列

如果有一個dateframe，其中有一列是字元型的時間，我們如何把它讀取成時間序列呢？例如我們以空難數據為例。

空難數據中有一列是date，我們要把這列設置為索引，並且解析為時間序列。則使用parse_dates=True。解析成為時間序列。下面我們就可以根據時間，對某些列進行重採樣了。

例如我們想知道每年的遇難總人數，那就根據Fatalities進行重採樣，頻率為年，就是A，然後進行求和。

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