在Pandas中，重采样方法用于对时间序列数据进行重采样。
使用重采样方法的一般语法如下：
“`python
df.resample(rule,how,axis,fill_method,closed,label)
"`
其中，常用参数具有以下含义：
规则：重采样的规则。它可以是字符串（例如，“5Min”表示每5分钟重新采样一次）或pandas。DateOffset对象。
如何：重采样的方法。它可以是一个函数名（如“平均值”表示平均）或一个字符串（如“总和”表示求和）。
轴：重新采样的轴。0表示按行重采样，1表示按列重采样。默认值为0。
fill_method:填充方法。对于增加重采样频率的情况，“ffill”或“bfill”可用于向前或向后填充。默认值为无。
关闭：指定间隔的开启和关闭。“左”表示区间左闭右开（默认），“右”表示区间左开右闭。
标签:重采样后时间标签的位置。“左”表示将区间的左边界作为标签（默认），“右”表示将区间的右边界作为标签。
以下是使用重采样方法对时间序列数据进行重采样的示例：
“`python
importpandasaspd
#创建时间序列数据
数据=pd。系列（【1，2，3，4，5】，索引=PD。date_range（‘2021-01-01’，periods=5，freq=‘D’）
#每周重新取样，夏季
重采样数据=数据。重新取样（‘W‘）。总和()
print(resampled_data)
"`
输出结果是：
"`
2021-01-036
2021-01-109
Freq:W-SUN,dtype:int64
"`
在上面的示例中，我们创建了一个包含五个元素的时间序列数据，每周对其进行重新采样，并对其求和以获得resampled_data。
