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  • Python数据分析:时间数据重采样

    千次阅读 2019-04-30 20:32:57
    Python数据分析:时间数据重采样 重采样: 将时间序列从一个频率转换到另一个频率得的过程,需要聚合 高频率转换为低频率,downsampling,相反的过程为upsampling pandas中的resample方法实现重采样 产生...

    Python数据分析:时间数据重采样

    重采样:
    • 将时间序列从一个频率转换到另一个频率得的过程,需要聚合

    • 高频率转换为低频率,downsampling,相反的过程为upsampling

    • pandas中的resample方法实现重采样

      • 产生resample对象

        import pandas as pd
        import numpy as np
        
        date_rng = pd.date_range('20190101', periods=60, freq='D')
        ser_obj = pd.Series(range(len(date_rng)), index=date_rng)
        print(ser_obj.head(10))
        

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      • resample(freq).sum(), resample(freq).mean(),……

        # 统计每个月的数据总和
        resample_month_sum = ser_obj.resample('M').sum()
        # 统计每个月的数据平均
        resample_month_mean = ser_obj.resample('M').mean()
        
        print('按月求和:', resample_month_sum)
        print('按月求均值:', resample_month_mean)
        

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    降采样(downsampling):
    • 将数据聚合到规整的低频率

      # 将数据聚合到5天的频率
      five_day_sum_sample = ser_obj.resample('5D').sum()
      
      print('降采样,sum')
      print(five_day_sum_sample)
      

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    • OHLC重采样,open, high, low, close

      five_day_ohlc_sample = ser_obj.resample('5D').ohlc()
      
      print('降采样,ohlc')
      print(five_day_ohlc_sample)
      

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    • 使用groupby降采样

      # 使用groupby降采样
      print(ser_obj.groupby(lambda x: x.month).sum())
      

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    升采样:
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3),
                     index=pd.date_range('20190301', periods=5, freq='W-MON'),
                     columns=['S1', 'S2', 'S3'])
    print(df)
    

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    • 将数据从低频率转换到高频率,需要插值,否则为NaN

      # 直接重采样会产生空值
      print(df.resample('D').asfreq())
      

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    • 常用插值方法:

      1. ffill(limit), 空值区前面的值填充,limit为填充个数

        #ffill
        print(df.resample('D').ffill(2))
        

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      2. bfill(limit), 空值取后面的值填充

        print(df.resample('D').bfill())
        

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      3. fillna(‘ffill’) 或 fillna(‘bfill’)

        print(df.resample('D').fillna('ffill'))
        

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      4. interpolate, 根据插值算法补全数据

        print(df.resample('D').interpolate('linear'))
        

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  • 数据重采样 重采样分为上(升)采样和下采样,下(降)采样时需要对信号进行抽取,上采样时需要对信号进行插值 时间数据由一个频率转换到另一个频率 降采样 升采样 import pandas as pd import numpy as np rng =...

    数据重采样
    重采样分为上(升)采样和下采样,下(降)采样时需要对信号进行抽取,上采样时需要对信号进行插值

    • 时间数据由一个频率转换到另一个频率
    • 降采样
    • 升采样
    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    rng = pd.date_range('1/1/2020', periods=90, freq='D')
    ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng)
    ts.head()
    

    在这里插入图片描述
    降采样

    按月的和

    ts.resample('M').sum()
    

    在这里插入图片描述
    按3天的和

    day3Ts = ts.resample('3D').mean()
    day3Ts
    

    在这里插入图片描述
    升采样
    假如原本的数据就是按3天的和的样子,现在要查看将其他两天的数据,如下:

    print(day3Ts.resample('D').asfreq())
    

    在这里插入图片描述
    可以发现其他两天是NaN,现在要上采样将其补齐,方法如下:
    插值方法:
    更详细解析可以看我的数据分析系列和Pandas系列

    1. ffill 空值取前面的值
    2. bfill 空值取后面的值
    3. interpolate 线性取值
    day3Ts.resample('D').ffill(1) #要全部补齐,括号里写2就行
    

    在这里插入图片描述

    day3Ts.resample('D').bfill(1)
    

    在这里插入图片描述

    day3Ts.resample('D').interpolate('linear')
    

    在这里插入图片描述

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  • pyresample, 在 python 中,地理空间图像重采样 用于地理空间重采样python-包python 环境下地理空间图像数据重采样( 重投影) 。 Pyresample使用kd树方法进行重采样。 Pyresample设计用于重采样遥感数据,并支持...
  • 今天小编就为大家分享一篇Python数据进行插值和下采样的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 函数原型 resample(self, rule, how=None, axis=0, fill_method=None, ...对时间数据细粒度增大,可以把每天的数据聚合成一周,可以求和或者均值的方式进行聚合 下面给出列子 times=pd.date_range('20180101',period
  • 栅格数据重采样-python

    2020-06-10 15:06:34
  • 有一组数据 <p>a2 =[[1,2,3],  [5,6,7]] 如何把数据重采样成4*4的矩阵</p>
  • 使用Python脚本处理GIS数据,对数据字段批量赋值,重采样,空间分析等,高效方便,简单易学,容易上手,新手必备。
  • python对音频文件进行重采样

    千次阅读 2020-06-08 14:09:50
    pip install python-ffmpeg 简单代码: import ffmpeg ffmpeg.input('input.mp3').output('output.mp3', ar=16000).run() 二、librosa库 import librosa # to install librosa package # > conda install -c ...

    一、ffmpeg

    pip install python-ffmpeg
    

    简单代码:

    import ffmpeg
    
    ffmpeg.input('input.mp3').output('output.mp3', ar=16000).run()
    

    二、librosa库

    import librosa
    # to install librosa package
    # > conda install -c conda-forge librosa 
    
    filename = 'ClapSound.wav'
    newFilename = 'ClapSound_8k.wav'
    
    y, sr = librosa.load(filename, sr=48000)
    y_8k = librosa.resample(y,sr,8000)
    
    librosa.output.write_wav(newFilename, y_8k, 8000)
    

    参考:
    https://blog.csdn.net/u010070526/article/details/85218613
    https://www.v2ex.com/t/561239
    https://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6799994.html

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  • Python(arcpy) 重采样

    2021-04-05 23:40:56
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  • GDAL+Python实现栅格影像处理之重采样

    千次阅读 2019-11-22 21:57:25
    GDAL+Python实现栅格影像处理之重采样重采样概念使用方法代码实现效果展示 由于项目需要,所以使用到了GDAL框架,项目中未使用到GDAL关于图像处理部分的算法接口,所以近期学习总结一下。GDAL支持Python、c++、c、c#...
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  • 批量重采样

    2019-05-06 14:46:26
    批量重采样,ArcPy,第一次上传东西,没想到真麻烦
  • 时间日期、重采样
  • 函数原型 resample(self, rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, ...重采样和降采样一般用在时间序列里面,合理的使用降低时间维度或者降低时间细粒度多可以成为好的特征。
  • 表示重采样频率,例如‘M’、‘5min’,Second(15) how=’mean’ 用于产生聚合值的函数名或数组函数,例如‘mean’、‘ohlc’、np.max等,默认是‘mean’,其他常用的值由:‘first’、‘last’、‘median’、...
  • 上篇文章中,我们学习了如何使用pandas库中的date_range()函数生成时间序列索引,而且我们知道我们可以生成不同频率的时间索引,比如按小时、按天...首先,简单解释什么是数据重采样,所谓数据重采样就是将数据原有...
  • Python图像批处理(图像重采样

    千次阅读 2017-06-21 10:58:08
    本文为JPG格式图像重采样批处理,可根据ListRasters选择其他格式进行处理,可选择重采样方式,输入文件路径为"E:/aaa",输出文件路径为"E:/bbb
  • python使用gdal实现影像重采样

    千次阅读 2020-02-11 15:23:04
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    千次阅读 2020-02-14 15:08:55
    ` import librosa import soundfile as sf for i in range(1,101): #name = "LJ001-"+str( "%04d"%(i) )+".wav" ... src_sig,sr = sf.read(name) #name是要 输入的wav 返回 src_sig:音频数据 sr:原采样频率 ...
  • python_时间序列_重采样及频率转换

    千次阅读 2019-12-02 14:04:11
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  •   在进行Meta-Analysis时,经常需要整合文献报道的数据,但大多数时候我们是无法完全获取到这些信息的,比如在研究降水对生态系统生产力的影响时,可能就很少会报道土壤氢离子浓度指数(pH) 或者土壤容重(BD) 等...
  • 影像重采样核心 重采样的核心是影像的坐标范围不变,改变影像像元的大小,来实现像元个数的增减,即分辨率的改变。 像元的面积*像元个数=固定值 像元大小变为原来的1/2时,影像的像元数量变为原来的四倍。 ...
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  • pandas - 股票K线数据重采样

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    千次阅读 2018-09-30 18:37:25
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  • 样本分布不均衡就是指样本差异非常大,例如共1000条数据样本的数据集中,其中占有10条样本分类,其特征无论如何你和也无法实现完整特征值的覆盖,此时属于严重的样本分布不均衡。 为何要解决样本分布不均: 样本分部...
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