Resampling and Frequency Conversion 重采样和频度转换-灵析社区

11.6 Resampling and Frequency Conversion（重采样和频度转换）

重采样（Resampling）指的是把时间序列的频度变为另一个频度的过程。把高频度的数据变为低频度叫做降采样（downsampling），把低频度变为高频度叫做增采样（upsampling）。并不是所有的重采样都会落入上面这几个类型，例如，把W-WED（weekly on Wednesday）变为W-FRI`，既不属于降采样，也不属于增采样。

pandas对象自带resample方法，用于所有的频度变化。resample有一个和groupby类似的API；我们可以用resample来对数据进行分组，然后调用聚合函数（aggregation function）:

import numpy as np
import pandas as pd

rng = pd.date_range('2000-01-01', periods=100, freq='D')

ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng)
ts

2000-01-01    0.141136
2000-01-02    0.955511
2000-01-03   -0.334537
2000-01-04    0.927611
2000-01-05    0.522567
2000-01-06    0.843023
2000-01-07    0.108661
2000-01-08    0.805668
2000-01-09   -0.470524
2000-01-10    1.162150
2000-01-11   -0.754087
2000-01-12   -1.846421
2000-01-13   -0.322607
2000-01-14    0.769992
2000-01-15   -0.596838
2000-01-16    0.865629
2000-01-17   -0.394363
2000-01-18    1.050334
2000-01-19    0.203739
2000-01-20    0.112178
2000-01-21   -1.858528
2000-01-22    0.921361
2000-01-23   -1.034003
2000-01-24   -0.319369
2000-01-25    0.626385
2000-01-26    2.319831
2000-01-27    0.640064
2000-01-28    0.762187
2000-01-29   -0.053246
2000-01-30    0.500993
                ...   
2000-03-11   -1.036658
2000-03-12    0.569500
2000-03-13   -0.279623
2000-03-14   -1.593708
2000-03-15   -1.552634
2000-03-16    0.983931
2000-03-17    0.269289
2000-03-18    0.870814
2000-03-19    1.642178
2000-03-20   -0.109097
2000-03-21   -1.891613
2000-03-22   -1.867747
2000-03-23   -0.173888
2000-03-24    0.879418
2000-03-25    0.814583
2000-03-26   -1.683395
2000-03-27   -0.141228
2000-03-28    0.392206
2000-03-29   -1.288983
2000-03-30    1.052897
2000-03-31   -0.297663
2000-04-01    1.050265
2000-04-02   -0.072390
2000-04-03    1.482098
2000-04-04   -0.276297
2000-04-05    0.686525
2000-04-06    1.368484
2000-04-07    0.294756
2000-04-08    1.237246
2000-04-09    1.372567
Freq: D, dtype: float64

ts.resample('M').mean()

2000-01-31   -0.207554
2000-02-29    0.299003
2000-03-31   -0.095402
2000-04-30   -0.146846
Freq: M, dtype: float64

ts.resample('M', kind='period').mean()

2000-01    0.210165
2000-02   -0.051811
2000-03   -0.131131
2000-04    0.793695
Freq: M, dtype: float64

resample是一个灵活且高效的方法，可以用于处理大量的时间序列。

1 Downsampling（降采样）

把数据聚合为规律、低频度是一个很普通的时间序列任务。用于处理的数据不必是有固定频度的；我们想要设定的频度会定义箱界（bin edges），根据bin edges会把时间序列分割为多个片段，然后进行聚合。例如，转换为月度，比如'M'或'BM'，我们需要把数据以月为间隔进行切割。每一个间隔都是半开放的（half-open）；一个数据点只能属于一个间隔，所有间隔的合集，构成整个时间范围（time frame）。当使用resample去降采样数据的时候，有很多事情需要考虑：

在每个间隔里，哪一边要闭合

怎样对每一个聚合的bin贴标签，可以使用间隔的开始或结束

为了演示一下，下面用一个一分钟的数据来举例：

rng = pd.date_range('2000-01-01', periods=12, freq='T')

ts = pd.Series(np.arange(12), index=rng)
ts

2000-01-01 00:00:00     0
2000-01-01 00:01:00     1
2000-01-01 00:02:00     2
2000-01-01 00:03:00     3
2000-01-01 00:04:00     4
2000-01-01 00:05:00     5
2000-01-01 00:06:00     6
2000-01-01 00:07:00     7
2000-01-01 00:08:00     8
2000-01-01 00:09:00     9
2000-01-01 00:10:00    10
2000-01-01 00:11:00    11
Freq: T, dtype: int64

假设我们想要按5分钟一个数据块来进行聚合，然后对每一个组计算总和：

ts.resample('5min', closed='right').sum()

1999-12-31 23:55:00     0
2000-01-01 00:00:00    15
2000-01-01 00:05:00    40
2000-01-01 00:10:00    11
Freq: 5T, dtype: int64

我们传入的频度定义了每个bin的边界按5分钟递增。默认，bin的左边界是闭合的，所以00:00值是属于00:00到00:05间隔的。设定closed='right'，会让间隔的右边闭合：

ts.resample('5min', closed='right').sum()

1999-12-31 23:55:00     0
2000-01-01 00:00:00    15
2000-01-01 00:05:00    40
2000-01-01 00:10:00    11
Freq: 5T, dtype: int64

默认，每一个bin的左边的时间戳，会被用来作为结果里时间序列的标签。通过设置label='right'，我们可以使用bin右边的时间戳来作为标签：

ts.resample('5min', closed='right', label='right').sum()

2000-01-01 00:00:00     0
2000-01-01 00:05:00    15
2000-01-01 00:10:00    40
2000-01-01 00:15:00    11
Freq: 5T, dtype: int64

最后，我们可能想要对结果的索引进行位移，比如在右边界减少一秒。想要实现的话，传递一个字符串或日期偏移给loffset：

ts.resample('5min', closed='right', 
            label='right', loffset='-1s').sum()

1999-12-31 23:59:59     0
2000-01-01 00:04:59    15
2000-01-01 00:09:59    40
2000-01-01 00:14:59    11
Freq: 5T, dtype: int64

我们也可以使用shift方法来实现上面loffset的效果。

Open-High-Low-Close (OHLC) resampling（股价图重取样）

Open-High-Low-Close: 开盘-盘高-盘低-收盘图；股票图；股价图

在经济界，一个比较流行的用法，是对时间序列进行聚合，计算每一个桶（bucket）里的四个值：first（open），last（close），maximum（high），minimal（low），即开盘-收盘-盘高-盘低，四个值。使用ohlc聚合函数可以得到这四个聚合结果：

ts.resample('5min').ohlc()

2 Upsampling and Interpolation（增采样和插值）

把一个低频度转换为高频度，是不需要进行聚合的。下面是一个有周数据的DataFrame：

frame = pd.DataFrame(np.random.randn(2, 4),
                     index=pd.date_range('1/1/2000', periods=2,
                                         freq='W-WED'),
                     columns=['Colorado', 'Texas', 'New York', 'Ohio'])
frame

当我们对这个数据进行聚合的的时候，每个组只有一个值，以及gap（间隔）之间的缺失值。在不使用任何聚合函数的情况下，我们使用asfreq方法将其转换为高频度：

df_daily = frame.resample('D').asfreq()
df_daily

假设我们想要用每周的值来填写非周三的部分。这种方法叫做填充（filling）或插值（interpolation），可以使用fillna或reindex方法来实现重采样：

frame.resample('D').ffill()

我们可以选择只对一部分的周期进行填写：

frame.resample('D').ffill(limit=2)

注意，新的日期索引不能与旧的有重叠：

frame.resample('W-THU').ffill()

3 Resampling with Periods（对周期进行重采样）

对周期的索引进行重采样的过程，与之前时间戳的方法相似：

frame = pd.DataFrame(np.random.randn(24, 4),
                     index=pd.period_range('1-2000', '12-2001',
                                           freq='M'),
                     columns=['Colorado', 'Texas', 'New York', 'Ohio'])
frame[:5]

annual_frame = frame.resample('A-DEC').mean()
annual_frame

增采样需要考虑的要多一些，比如在重采样前，选择哪一个时间跨度作为结束，就像asfreq方法那样。convertion参数默认是'start'，但也能用'end'：

# Q-DEC: Quarterly, year ending in December
annual_frame.resample('Q-DEC').ffill()

annual_frame.resample('Q-DEC', convention='end').ffill()

增采样和降采样的规则更严格一些：

降采样中，目标频度必须是原频度的子周期（subperiod）

增采样中，目标频度必须是原频度的母周期（superperiod）

如果不满足上面的规则，会报错。主要会影响到季度，年度，周度频度；例如，用Q-MAR定义的时间跨度只与A-MAR, A-JUN, A-SEP, A-DEC进行对齐（line up with）：

annual_frame.resample('Q-MAR').ffill()