python 有没有对信号进行升采样的方法，从1000点序列数据转成10000点数据，查了pandas resample()只能对时间，小时、日、月进行转换
python 有没有对信号进行升采样的方法，从1000点序列数据转成10000点数据，查了pandas resample()只能对时间，小时、日、月进行转换
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xuelanhua 2020-09-04 07:57关注如果需要精度一般的插值采样，完全可以采用网络上的各种采样方法，简单高效，但是如果需要更高精度的采样方法，建议通过Kalman、RBF、B样条、牛顿等插值方法来实现采样。建议采用RBF，因为RBF针对非线性系统的采样精度相较于其他方法要好一点
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- 2020-09-03 20:55回答 2 已采纳 如果需要精度一般的插值采样，完全可以采用网络上的各种采样方法，简单高效，但是如果需要更高精度的采样方法，建议通过Kalman、RBF、B样条、牛顿等插值方法来实现采样。建议采用RBF，因为RBF针对非
- 2022-03-27 21:37回答 1 已采纳 store.put('col_2',sales_df2,format='table', data_columns=True) df_2=store.select('col_2', where=["in
- 2023-02-03 14:42回答 2 已采纳 “该回答引用ChatGPT”参考下面的解决方案，请测试代码的可行性，如果可行，还请点击 采纳，感谢支持！ import pandas as pd import matplotlib.pyplot as
- 2023-12-21 21:31侯小啾的博客 resample()方法是pandas库中DataFrame和Series对象的一个方法，用于对时间序列数据进行重采样操作。此外该方法还提供了灵活的时间聚合功能。所谓重采样，就是将数据从一个时间频率转换为另一个时间频率。高频转低频...
- 2022-10-11 10:46回答 2 已采纳 [[dataset.columns[1], dataset.columns[2]]] 这句吗，只保留这两列，结果没什么影响，占用内存应该会小一点
- 2022-11-06 23:07回答 1 已采纳 你这已经排了，只不过是按字符串排的。
- 2022-05-28 01:24回答 1 已采纳 import pandas as pd df = pd.read_excel('豆瓣电影排行榜.xlsx') lis1 = df['导演'].tolist() lis2 = df['影名'].tol
- 2020-03-04 23:01lys_828的博客 将时间序列从一个频率转换为另一个频率的过程，且会有数据的结合的过程；之前涉及到频率的转换只是单纯的改变频率，而并没有改变时间标签所对应的数值信息，比如在获得每天的销售信息时候，想要进行每个月甚至每年的...
- 2022-08-28 16:03回答 2 已采纳 针对每个小区：你可以使用groupby对小区名称列进行分组
- 2021-11-18 15:15回答 1 已采纳 试试在writer中添加 mode='a'看看如何，writer = pd.ExcelWriter(filename, engine='openpyxl', mode='a')
- 2022-04-24 10:52回答 1 已采纳 不是提示你了， 看下你的数据里面有没有'Module-A'这一列
- 2020-12-03 19:01weixin_39635373的博客 今天老板要处理一批带有时间序列的数据，源数据为1秒钟一行的csv数据，处理之后变成15分钟一行的数据。源数据示例如下：time B00 B01 ... RollMean2.5RollMean102018-05-31 09:44:39 15.212 5.071 ... 2.97 2.992...
- 2021-02-10 22:57黄禹惜的博客 使用Python进行插值非常方便，可以直接使用scipy中的interpolateimport numpy as npx1 = np.linspace(1, 4096, 1024)x_new = np.linspace(1, 4096, 4096)from scipy import interpolatetck = interpolate.splrep(x1,...
- 2022-05-11 10:07睿科知识云的博客 数据重采样是将时间序列从一个频率转换至另一个频率的过程，它主要有两种实现方式，分别是降采样和升采样，降采样指将高频率的数据转换为低频率，升采样则与其恰好相反，说明如下： 方法 说明 降采样 将高...
- 2020-12-09 09:02weixin_39973410的博客 使用Python进行插值非常方便，可以直接使用scipy中的interpolateimport numpy as npx1 = np.linspace(1, 4096, 1024)x_new = np.linspace(1, 4096, 4096)from scipy import interpolatetck = interpolate.splrep(x1,...
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