Pandas时间序列重采样(resample)方法中closed、label的作用详解

时间:2021-05-22

Pandas提供了便捷的方式对时间序列进行重采样,根据时间粒度的变大或者变小分为降采样和升采样:

  • 降采样:时间粒度变大。例如,原来是按天统计的数据,现在变成按周统计。降采样会涉及到数据的聚合,比如天数据变成周数据,那么就得对一周的7天数据聚合,聚合的方式可以是求和,求均值等等。
  • 升采样:时间粒度变小。例如,原来是按周统计的数据,现在变成按天统计。升采样会涉及到数据的填充,根据填充的方法不同填充的数据也就不同。

下面涉及的例子,都需要导入numpy和pandas(如下),并且对于降采样数据的聚合做简单的求和处理。

import numpy as npimport pandas as pd

Pandas重采样方法resample

在Pandas里,通过resample来处理重采样,根据频率的不同(freq)会处理成降采样或者升采样。我们先来看看Resample的定义和关键参数注释:

resample(self, rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, level=None) Convenience method for frequency conversion and resampling of time series. Object must have a datetime-like index (DatetimeIndex, PeriodIndex, or TimedeltaIndex), or pass datetime-like values to the on or level keyword. Parameters----------closed : {'right', 'left'} Which side of bin interval is closed. The default is ‘left' for all frequency offsets except for ‘M', ‘A', ‘Q', ‘BM', ‘BA', ‘BQ', and ‘W' which all have a default of ‘right'.label : {'right', 'left'} Which bin edge label to label bucket with. The default is ‘left' for all frequency offsets except for ‘M', ‘A', ‘Q', ‘BM', ‘BA', ‘BQ', and ‘W' which all have a default of ‘right'.

第一眼看closed和label这两个参数,会感觉云里雾里,即使看了例子也可能会觉得莫名奇妙。下面我们通过具体的降采样和升采样例子,来解读一下这个两个参数内含的玄机。

降采样

首先先来创建一个时间序列,起始日期是2018/01/01,一共12天,每天对应的数值分别是1到12:

rng = pd.date_range('20180101', periods=12)ts = pd.Series(np.arange(1,13), index=rng)print(ts)#### Outputs ####2018-01-01 12018-01-02 22018-01-03 32018-01-04 42018-01-05 52018-01-06 62018-01-07 72018-01-08 82018-01-09 92018-01-10 102018-01-11 112018-01-12 12Freq: D, dtype: int32

下面使用resample方法来做降采样处理,频率是5天,上面提到的两个参数,都使用默认值:

ts_5d = ts.resample('5D').sum()print(ts_5d)#### Outputs ####2018-01-01 152018-01-06 402018-01-11 23Freq: 5D, dtype: int32

到这里,我相信不论是代码还是代码的结果都很好理解:无非就是每5天来个求和。在第一部分中,我们列出了closed参数的注释,从注释可知,closed默认的值是'left'。那如果把closed的值改为'right',结果有是怎么样的?

ts_5d_rightclosed = ts.resample('5D', closed='right').sum()print(ts_5d_rightclosed)#### Outputs ####2017-12-27 12018-01-01 202018-01-06 452018-01-11 12Freq: 5D, dtype: int32

怎么会这样?为什么变成了四个区间?closed=right到底做了什么?

别着急,我们来一步一步看看,这其中发生了什么事情。原始的时间序列是从18年1月1号到1月12号,一共12天。以5天为单位降采样处理后,变成了三个5天,分别是:

  • 第一个5天:1-2-3-4-5-6
  • 第二个5天:6-7-8-9-10-11
  • 第三个5天:12-13-14-15-16

实际上,这三个5天就是三个区间了。和数学里区间的概念一样,区间有开和闭的概念。在resample中,区间的开和闭,就是通过closed这个参数来控制。用数学符号表示的话:

closed = 'left' 左闭右开

上面的三个5天可以由以下的三个左闭右开的区间构成:

  • 区间1:[1, 6)
  • 区间2: [6, 11)
  • 区间3:[11, 16) 例子中,时间只到12号为止,但是这里会往后补足5天

现在,在这三个区间上做数据聚合也就很好理解了。对于区间1进行求和,也就是12、13、14、15、16这5天的值求和即可。区间2和区间3也是同理。所以下面的代码就很好理解了:

ts_5d_leftclosed = ts.resample('5D', closed='right').sum()
print(ts_5d_leftclosed)

#### Outputs ####2018-01-01 152018-01-06 402018-01-11 23Freq: 5D, dtype: int32

closed = 'right' 左开右闭

上面的三个5天可以由以下的四个左开右闭的区间构成。注意,由于第一个5天是从1号到6号,但由于是左开区间,1号就落不到1到6号的那个区间,所以要往前补足:

  • 区间1:(27, 1]
  • 区间2:(1, 6]
  • 区间3: (6, 11]
  • 区间4:(11, 16]

现在,在这四个区间上做数据聚合也是一样的道理了:对于区间1,是对28,29,30,31,1这五天的值求和(这里只有1号是有值的),其余的区间也是同理,但需要注意是左开右闭。所以到这里,上面“莫名其妙”的代码和结果就好理解了。复制代码和结果如下:

ts_5d_rightclosed = ts.resample('5D', closed='right').sum()print(ts_5d_rightclosed)#### Outputs ####2017-12-27 12018-01-01 202018-01-06 452018-01-11 12Freq: 5D, dtype: int32

理解了clsoed的意义以后,再来理解label就so easy了。由注释可知,label的默认值是left。下面在closed='right'的基础上,将label设置为right:

ts_5d_rightclosed_rightlable = ts.resample('5D', closed='right', label='right').sum()print(ts_5d_rightclosed_rightlable)#### Outputs ####2018-01-01 12018-01-06 202018-01-11 452018-01-16 12Freq: 5D, dtype: int32

于label为left相比,二者结果的异同点如下:

  • 相同点:一样是四个区间,每个区间的聚合的值是一样的
  • 不同点:每个区间的索引不同

不难发现,label为left的时候,就以区间左边的那个日期作为索引;label,就以区间的右边那个日期作为索引。

综上,我们可以总结一下closed和label的用法和意义了:

  • closed:划分区间的依据,left会划成左闭右开区间;right会划分成左开右闭的区间。一般来说,closed为right的时候,区间会比为left的时候多一个。区间划分完毕,聚合运算就在这个区间内执行。
  • label:划分区间完毕,根据label的不同,区间的索引就不同。如果label为left,则区间左边的日期作为索引;如果label为right,则区间右边的日期作为索引。

升采样

创建一个时间序列,起始日期是2018/01/01,一共2天,每天对应的数值分别是1到2:

rng = pd.date_range('20180101', periods=2)ts = pd.Series(np.arange(1,2), index=rng)print(ts)#### Outputs ####2018-01-01 12018-01-02 2Freq: D, dtype: int32

升采样就不涉及到closed和label的值,也就是会忽略(筒子们可以验证一下),所以我们在使用的时候无需设置这两个值。对于升采样,前面也提到,主要是涉及到值的填充。有下面的四种填充方法(实际是三种):

  • 不填充。那么对应无值的地方,用NaN代替。对应的方法是asfreq。
  • 用前值填充。用前面的值填充无值的地方。对应的方法是ffill或者pad。这里方便记忆,ffill的第一个f是代表forward,向前的意思
  • 用后值填充。对应的方法是bfill,b代表back。

下面是一个例子:

ts_6h_asfreq = ts.resample('6H').asfreq()print(ts_6h_asfreq)ts_6h_pad = ts.resample('6H').pad()print(ts_6h_pad)ts_6h_ffill = ts.resample('6H').ffill()print(ts_6h_ffill)ts_6h_bfill = ts.resample('6H').bfill()print(ts_6h_bfill)#### Outputs ####2018-01-01 00:00:00 1.02018-01-01 06:00:00 NaN2018-01-01 12:00:00 NaN2018-01-01 18:00:00 NaN2018-01-02 00:00:00 2.0Freq: 6H, dtype: float642018-01-01 00:00:00 12018-01-01 06:00:00 12018-01-01 12:00:00 12018-01-01 18:00:00 12018-01-02 00:00:00 2Freq: 6H, dtype: int322018-01-01 00:00:00 12018-01-01 06:00:00 12018-01-01 12:00:00 12018-01-01 18:00:00 12018-01-02 00:00:00 2Freq: 6H, dtype: int322018-01-01 00:00:00 12018-01-01 06:00:00 22018-01-01 12:00:00 22018-01-01 18:00:00 22018-01-02 00:00:00 2Freq: 6H, dtype: int32

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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