一、简介

时间序列数据蕴含着很大价值，通过重采样技术可以提升原始数据的表现形式。无论你是数据科学家、分析师，还是对数据挖掘感兴趣，都可以从本文学习方法和工具，提升数据可视化技巧。

二、为什么需要进行数据重采样？

在进行时间数据可视化时，数据重采样是至关重要且非常有用的。它支持控制数据的粒度，以挖掘数据价值，并创建具有吸引力的图片。用户可以根据需求，对时间序列数据的频率进行上采样或下采样。

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三、数据重采样的方法

数据重采样主要有以下两个目的：

• 调整粒度：通过数据采集可以修改收数据点的时间间隔，只获取关键信息，剔除噪音数据，提升数据可视化效果。
• 对齐：重采样还有助于将来自不同时间间隔的多个数据源进行对齐，确保在创建可视化或进行分析时保持一致性。

例如，对于某家公司的每日股价数据，该数据来自股票交易所，对其进行可视化，挖掘长期趋势，并剔除噪音数据点。为此，可以通过取每月的平均收盘价，将每日数据重采样为每月频率，从而降低用于可视化的数据量，提升数据可视化的效果。

import pandas as pd

# 每日股票价格数据样本
data = {
'Date': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=365, freq='D'),
'StockPrice': [100 + i + 10 * (i % 7) for i in range(365)]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按月频率重采样
monthly_data = df.resample('M', notallow='Date').mean()
print(monthly_data.head())