熊猫重新采样文档

因此，我完全理解如何使用resample，但是文档在解释这些选项方面做得不好。

因此，resample除了以下两个以外，函数中的大多数选项都非常简单：

• rule：表示目标转换的偏移量字符串或对象
• 方式：字符串，下采样或重新采样的方法，默认为“均值”

因此，通过查看我在网上找到的尽可能多的示例，我可以看到规则可以'D'在一天，'xMin'几分钟，'xL'几毫秒内完成，但这就是我所能找到的全部。

如何我看到的情况如下：'first'，np.max，'last'，'mean'，和'n1n2n3n4...nx'其中nx为每列索引的第一个字母。

因此，我在文档中缺少的某个地方显示了pandas.resample规则的每个选项以及如何输入？如果是，在哪里，因为我找不到它。如果没有，那么他们有什么选择？

B         business day frequency
C         custom business day frequency (experimental)
D         calendar day frequency
W         weekly frequency
M         month end frequency
SM        semi-month end frequency (15th and end of month)
BM        business month end frequency
CBM       custom business month end frequency
MS        month start frequency
SMS       semi-month start frequency (1st and 15th)
BMS       business month start frequency
CBMS      custom business month start frequency
Q         quarter end frequency
BQ        business quarter endfrequency
QS        quarter start frequency
BQS       business quarter start frequency
A         year end frequency
BA, BY    business year end frequency
AS, YS    year start frequency
BAS, BYS  business year start frequency
BH        business hour frequency
H         hourly frequency
T, min    minutely frequency
S         secondly frequency
L, ms     milliseconds
U, us     microseconds
N         nanoseconds

请参阅时间序列文档。它包括偏移量列表（和“锚定”偏移量），以及有关重采样的部分。

请注意，没有所有不同how选项的列表，因为它可以是任何NumPy数组函数，并且可以通过nameby传递通过groupby分派可用的任何函数how。

不仅限于此，但您可能正在寻找以下列表：

B   business day frequency
C   custom business day frequency (experimental)
D   calendar day frequency
W   weekly frequency
M   month end frequency
BM  business month end frequency
MS  month start frequency
BMS business month start frequency
Q   quarter end frequency
BQ  business quarter endfrequency
QS  quarter start frequency
BQS business quarter start frequency
A   year end frequency
BA  business year end frequency
AS  year start frequency
BAS business year start frequency
H   hourly frequency
T   minutely frequency
S   secondly frequency
L   milliseconds
U   microseconds

来源：http：//pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#offset-aliases