import pandas as pd
import numpy as np
rng = pd.date_range('1/1/2021',periods=100,freq='D')
ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)),index=rng)
#降采样后并聚合
ts.resample('M').mean()
输出结果：
2021-01-31 0.210353
2021-02-28 -0.058859
2021-03-31 -0.182952
2021-04-30 0.205254
Freq: M, dtype: float64
如果您只想看到月份，那么您可以设置
kind=period
如下所示：
ts.resample('M',kind='period').mean()
输出结果：
2021-01 -0.153121
2021-02 0.136231
2021-03 -0.238975
2021-04 -0.309502
Freq: M, dtype: float64
升采样是将低频率（时间间隔）转换为高频率，示例如下：
import pandas as pd
import numpy as np
#生成一份时间序列数据
rng = pd.date_range('1/1/2021', periods=20, freq='3D')
ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng)
print(ts.head())
#使用asfreq()在原数据基础上实现频率转换
ts.resample('D').asfreq().head()
输出结果：
升采样前：
2021-01-01 0.608716
2021-01-04 1.097451
2021-01-07 -1.280173
2021-01-10 -0.175065
2021-01-13 1.046831
Freq: 3D, dtype: float64
升采样后：
2021-01-01 0.608716
2021-01-02 NaN
2021-01-03 NaN
2021-01-04 1.097451
2021-01-05 NaN
Freq: D, dtype: float64
asfreq() 方法不仅能够实现频率转换，还可以保留原频率对应的数值，同时它也可以单独使用，示例如下：
index = pd.date_range('1/1/2021', periods=6, freq='T')
series = pd.Series([0.0, None, 2.0, 3.0,4.0,5.0], index=index)
df = pd.DataFrame({'s':series})
print(df.asfreq("45s"))
输出结果：
2021-01-01 00:00:00 0.0
2021-01-01 00:00:45 NaN
2021-01-01 00:01:30 NaN
2021-01-01 00:02:15 NaN
2021-01-01 00:03:00 3.0
2021-01-01 00:03:45 NaN
2021-01-01 00:04:30 NaN
从上述示例不难看出，升采样的结果会产生缺失值，那么就需要对缺失值进行处理，一般有以下几种处理方式：
#创建时间序列数据
rng = pd.date_range('1/1/2021', periods=20, freq='3D')
ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng)
print(ts.resample('D').asfreq().head())
#使用ffill处理缺失值
ts.resample('D').asfreq().ffill().head()
输出结果：
2021-01-01 0.555580
2021-01-02 NaN
2021-01-03 NaN
2021-01-04 -0.079324
2021-01-05 NaN
Freq: D, dtype: float64
#插值处理，注意对比
2021-01-01 0.555580
2021-01-02 0.555580
2021-01-03 0.555580
2021-01-04 -0.079324
2021-01-05 -0.079324
Freq: D, dtype: float64
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