1、首先，我们来了解一下下采样和执行聚合。下采样是将时间序列数据集重新采样到更大时间框架的过程。例如，从几分钟到几小时，从几天到几年。结果行数减少，可以使用mean（）、min（）、max（）、sum（）等聚合值。
2、常用的函数包括使用agg进行聚合、使用apply聚合、使用transform进行变换、使用pipe进行管道操作等。总结来说，时间序列的重采样是将数据从一种频率调整到另一种频率，并通常伴随着数据的聚合操作。在Python中，Pandas库的resample（）方法为执行时间序列的重采样提供了强大支持。
3、DataFrame.resample方法则是Pandas库中的一个关键特性，它允许用户根据特定的时间间隔或频率对数据进行重采样，这对于时间序列分析至关重要。本文将深入探讨这一方法的使用，让你更好地理解和利用Pandas进行数据处理。
4、使用 Pandas 处理时间序列数据 如果你需要处理时间序列数据，那么你可能会花大量时间通过 SQL 查询或编写自定义函数来处理丢失的记录、或聚合特定时间粒度的数据。Pandas中，有一个resample 函数，可以帮助你以特定的频率处理数据，它的运行效率极高，只需将 DataFrame 索引设置为时间列。
