resample()

 

 

resample()

·       groupby() 메소드를 사용해서 그룹별로 그룹 연산을 수행하여 다양한 대표값을 구할 수 있지만 시계열 데이터의 경우 {pandas} 패키지의 resample() 메소드를 이용하여 시간 단위별로 시계열 데이터를 집계/요약할 수 있습니다.

·       시간 간격을 재조정을 위한 옵션을 주어 리샘플링(resampling)을 해주는 메소드입니다.

 

구분	설명
업-샘플링 (up-sampling)	·       시간 구간이 작아지면↓ 데이터 양이 증가↑하는 것을 말합니다. ·       업-샘플링의 경우에는 실제로 존재하지 않는 데이터를 만들어야 합니다. 이 때forward filling 방식과 backward filling 방식을 사용할 수 있습니다.   방식 설명 forward filling 방식 ·       앞에서 나온 데이터를 뒤에서 그대로 쓰는 방식 ·       ffill()메서드를 이용합니다. backward filling 방식 ·       뒤에서 나올 데이터를 앞에서 미리 쓰는 방식입니다. ·       bfill() 메서드를 이용합니다.
다운-샘플링 (down-sampling)	·       시간 구간이 커지면↑ 데이터 양이 감소↓하는 것을 말합니다. ·       원래의 데이터가 그룹으로 묶이기 때문에 groupby()와 같이 그룹 연산을 해서 대표값을 구해야 합니다.

 

http://bit.ly/3771Fdz

 

 

 

 

ataFrame.resample(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)

 

rule	시계열 데이터의 형식 지정 rule 인자를 통해 시간 단위 구간을 설정합니다. DatetimeIndex() 의 freq 매개변수와 동일하게 설정가능합니다.
closed	한계값을 구간에 포함할지 여부를 지정합니다.   closed 설명 closed='left' 왼쪽  한계값(가장 빠른 값)을 구간에 포함 closed='right' 오른쪽 한계값(가장 늦은 값)을 구간에 포함

 

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23/generated/pandas.DataFrame.resample.html

 

 

 

 

'5T'	5분 단위 구간
'10T'	10분 단위 구간
'20T'	20분 단위 구간
'1H'	1시간 단위 구간
'1D'	1일 단위 구간
'1W'	1주일 단위 구각
'1M'	1달 단위 구간
'1Y'	1년 단위 구간