从pandas resample说起，然后再超越resample，通过pd.Grouper、groupby、agg

从pandas resample说起，然后再超越resample，通过pd.Grouper、groupby、agg

问题：

注意：如果你想类似按照resample那样，改变时间范围来进行数据处理或者统计，而且想区分每一个子类别在时间范围内的统计。

这个问题直接使用resample是无法实现的。

好了，我们还是先学会resample，接着再说怎么超越resample比较务实。

Pandas resample()函数主要用于时间序列数据。

时间序列是按时间顺序索引(或列出或绘制)的一系列数据点。最常见的是，时间序列是以连续的等间隔时间点为单位的序列。它是一种方便的频率转换和时间序列重采样的方法。对象必须有一个类似日期时间的索引(DatetimeIndex、PeriodIndex或TimedeltaIndex)，或者将类似日期时间的值传递给on或level关键字。

Pandas中的resample，重新采样，是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。

Syntax :

DataFrame.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)

Parameters :

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