Función Pandas DataFrame.resample()
Minahil Noor
30 enero 2023
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Sintaxis de
pandas.DataFrame.resample(): -
Códigos de ejemplo: Método
DataFrame.resample()para volver a muestrear los datosSeriessemanalmente -
Códigos de ejemplo: Método
DataFrame.resample()para volver a muestrear los datos Series mensualmente
La función Python Pandas DataFrame.resample() vuelve a muestrear los datos Series temporal.
Sintaxis de pandas.DataFrame.resample():
DataFrame.resample(
rule,
axis=0,
closed=None,
label=None,
convention="start",
kind=None,
loffset=None,
base=None,
on=None,
level=None,
origin="start_day",
offset=None,
)
Parámetros
rule |
Es la cadena de desplazamiento u objeto que representa la conversión de destino. |
axis |
Especifica qué eje utilizar para el muestreo ascendente o descendente. Para Series, este valor predeterminado será 0, lo que significa a lo largo de las filas. |
closed |
Especifica qué lado del intervalo de ubicación está cerrado. Tiene dos opciones: right o left. |
label |
Especifica la etiqueta del borde del contenedor para etiquetar el cubo. Tiene dos opciones: right o left. |
convention |
Tiene cuatro opciones: start, end, s o e. Solo para PeriodIndex, utiliza el start o el end de la regla. |
kind |
Especifica el tipo de índice resultante. Tiene dos opciones: timestamp o period. La marca de tiempo convierte el índice resultante en un DateTimeIndex y el período lo convierte en un PeriodIndex. |
loffset |
Ajusta las etiquetas de tiempo remuestreadas. |
base |
Es un entero. Su valor predeterminado es 0. |
on |
Representa el nombre de la columna que se utilizará en lugar del índice para el remuestreo. La columna debe ser similar a una fecha y hora. |
level |
Representa el nombre del nivel que se utilizará para el remuestreo. El nivel debe ser similar a una fecha y hora. |
origin |
Es la marca de tiempo en la que ajustar la agrupación. Tiene tres opciones: epoch, start o start_day. |
offset |
Representa un desplazamiento timedelta añadido al parámetro origin. |
Retorna
Devuelve el objeto remuestreado.
Códigos de ejemplo: Método DataFrame.resample() para volver a muestrear los datos Series semanalmente
import pandas as pd
index = pd.date_range('1/1/2021', periods=30, freq='D')
series = pd.Series(range(30), index=index)
print("The Original Series is: \n")
print(series)
series1= series.resample('W').sum()
print("The Resampled Data is: \n")
print(series1)
Producción:
The Original Series is:
2021-01-01 0
2021-01-02 1
2021-01-03 2
2021-01-04 3
2021-01-05 4
2021-01-06 5
2021-01-07 6
2021-01-08 7
2021-01-09 8
2021-01-10 9
2021-01-11 10
2021-01-12 11
2021-01-13 12
2021-01-14 13
2021-01-15 14
2021-01-16 15
2021-01-17 16
2021-01-18 17
2021-01-19 18
2021-01-20 19
2021-01-21 20
2021-01-22 21
2021-01-23 22
2021-01-24 23
2021-01-25 24
2021-01-26 25
2021-01-27 26
2021-01-28 27
2021-01-29 28
2021-01-30 29
Freq: D, dtype: int64
The Resampled Data is:
2021-01-03 3
2021-01-10 42
2021-01-17 91
2021-01-24 140
2021-01-31 159
Freq: W-SUN, dtype: int64
La función ha devuelto la suma muestreada semanalmente.
Códigos de ejemplo: Método DataFrame.resample() para volver a muestrear los datos Series mensualmente
import pandas as pd
index = pd.date_range('1/1/2021', periods=30, freq='D')
series = pd.Series(range(30), index=index)
print("The Original Series is: \n")
print(series)
series1= series.resample('M').sum()
print("The Resampled Data is: \n")
print(series1)
Producción:
The Original Series is:
2021-01-01 0
2021-01-02 1
2021-01-03 2
2021-01-04 3
2021-01-05 4
2021-01-06 5
2021-01-07 6
2021-01-08 7
2021-01-09 8
2021-01-10 9
2021-01-11 10
2021-01-12 11
2021-01-13 12
2021-01-14 13
2021-01-15 14
2021-01-16 15
2021-01-17 16
2021-01-18 17
2021-01-19 18
2021-01-20 19
2021-01-21 20
2021-01-22 21
2021-01-23 22
2021-01-24 23
2021-01-25 24
2021-01-26 25
2021-01-27 26
2021-01-28 27
2021-01-29 28
2021-01-30 29
Freq: D, dtype: int64
The Resampled Data is:
2021-01-31 435
Freq: M, dtype: int64
La función ha devuelto la suma muestreada mensualmente.