哎你发现没？现在不管做数据分析还是搞机器学习，总能看到时间序列数据。比如股票价格每小时波动、智能手表每分钟记录心率、气象站每天统计温度…可这些数据经常遇到个头疼的问题——时间戳根本对不上啊！有的数据每小时记录一次，有的每天只存一条，这时候该怎么办呢？
这时候就轮到咱们今天的主角——resample函数登场了！不过说实在的，我第一次看到这个函数名也懵圈。重新采样？是把数据再采集一遍吗？后来用多了才发现，这玩意儿简直就是数据处理界的”变形金刚”！
▍先来举个接地气的例子 假设你手头有半年的每日温度数据，老板突然要你汇报每周平均温度。这时候总不能手动把每天的数据加起来除以7吧？这时候resample函数就能自动帮你把日数据”变形”成周数据。
再比如说，你从智能手环拿到的是每分钟的心跳数据，但医生需要看每小时的心率变化趋势。这时候resample又能把密密麻麻的分钟级数据，转换成更易分析的每小时统计值。
▍这函数到底在折腾啥？ 说白了，resample干的就是两件事： 1. 把原始数据按新的时间间隔重新切分 2. 对每个时间段的数值做聚合计算（比如求平均、求和、取最大值）
举个实际的代码例子可能更清楚。假设我们有个包含三天温度数据的DataFrame： 2023-01-01 12:00 → 25℃ 2023-01-01 13:30 → 26℃ 2023-01-02 09:00 → 23℃ 2023-01-03 15:15 → 28℃ 用resample(‘D’)按天重采样后： 2023-01-01 → 25.5℃（两笔平均） 2023-01-02 → 23℃ 2023-01-03 → 28℃ 看明白了吧？它把不同时间点的数据规整到统一的时间网格上，还能自动处理缺失日期——比如中间某天没数据，重采样后就会显示NaN或者按你指定的方式填充。
▍新手最容易踩的三个坑 刚开始用这函数时，我也栽过不少跟头。这里提醒大家特别注意： 1. 时间戳必须是datetime类型，别傻乎乎直接用字符串 2. 重采样频率参数要写对（’D’是日，’H’是小时，’W’是周） 3. 记得选合适的聚合方法，mean是默认的但不一定总适用
比如说处理股票数据时，收盘价应该用last()取最后一条，成交量就得用sum()累加。要是搞反了，结果就会错得离谱。
▍回答几个关键问题 Q：重采样会不会导致数据失真？ A：肯定会啊！就像把高清视频转成低分辨率，细节肯定有损失。所以要根据分析目的选合适频率——太粗会丢失信息，太细又可能包含噪音。
Q：时间序列有缺口怎么处理？ A：resample默认会在空缺位置填NaN。这时候可以用ffill（向前填充）或bfill（向后填充），更复杂的还可以用插值法。不过要小心，乱填充数据可能引入错误结论。
Q：和groupby有什么区别？ A：这俩确实很像，但resample专门针对时间序列设计。groupby是按任意条件分组，而resample是严格按时间间隔切分，还能自动处理时间对齐的问题。
▍小编的实战建议 用pandas的resample函数时，一定要先用df.index = pd.to_datetime(df.index)确保时间索引正确。然后像搭积木一样组合使用： df.resample(‘W’).mean() # 周平均 df.resample(‘2H’).max() # 每两小时最大值 df.resample(‘Q’).sum() # 季度总和 处理金融数据时可以玩点花的： “`
计算20日移动平均
df[‘close’].resample(‘D’).last().rolling(20).mean() “` 最后提醒新手朋友，千万别被各种参数吓到。从简单的日聚合开始，慢慢尝试周、月、季度等不同频率，再结合不同聚合方法做实验。记得每次重采样后都要检查数据总量是否合理，避免出现莫名其妙的数据丢失。
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