时间序列数据是数据分析中经常遇到的类型，为了更多的挖掘出数据内部的信息，我们常常依据原始数据中的时间周期，将其转换成不同跨度的周期，然后再看数据是否会在新的周期上产生新的特性。下面以模拟的K线数据为例，演示如何使用pandas来进行周期转换。1.创建测试数据首先创建测试数据

3.3-时间序列和Resample函数  3.3.1时间序列¶index横坐标为日期数据数据导入：pandasreader3.3.2Resample函数¶计数、均值、方差、累加、累乘周期转换数据验证:for循环vs内置函数 In [ ]:pipinstallpandas_datareader 

重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。为什么重采样很重要?时间序列数据到达时通常带有

1.resample步骤1：低通滤波首先，resample函数会应用一个低通滤波器，以滤除输入信号中高于重采样频率的频率成分。这是为了防止混叠现象，即重采样后出现在新采样率频带之外的频率成分。在MATLAB中，默认使用一个FIR滤波器进行低通滤波，滤波器的设计根据重采样因子和滤波器长度来确定。此外

日期处理相关内容之前pandas基础系列中有一篇专门介绍过，本篇补充两个常用的技巧。1.多列合并为日期当收集来的数据中，年月日等信息分散在多个列时，往往需要先合并成日期类型，然后才能做分析处理。合并多列转换为日期类型，可以直接用to_datetime函数来处理：importpandasaspddf

如果DataFrame结构的索引是日期时间数据，或者包含日期时间数据列，可以使用resample()方法进行重采样，实现按时间段查看员工业绩的功能。DataFrame结构的resample()方法语法为：resample(rule,how=None,axis=0,fill_method=None,closed=None,label=None,convention='start',kind=N

fromjqdatasdkimport*importpandasaspdimporttimeauth('193340***','****')#账号是申请时所填写的手机号；密码为聚宽官网登录密码stocks=list(get_all_securities(['stock']).index)#forstock_codeinstocks:#print("正在股票所有数据:"+

随机抽样，是统计学中常用的一种方法，它可以帮助我们从大量的数据中快速地构建出一组数据分析模型。在Pandas中，如果想要对数据集进行随机抽样，需要使用sample()函数。samp

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AudioMixer中是如何决定track是否需要resample？AudioMixer内部有成员变量mSampleRate和mTracks，Track对象内部有个成员变量sampleRate，在MixerThread进行prepareTracks_l检