11.6 重新采样和频率转换
重新采样是指将时间序列从一个频率转换为另一个频率的过程。
将更高频率的数据聚合到低频率被称为向下采样，而从低频率转换到高频率称为向上采样。
并不是所有的重新采样都属于上面说的两类；例如，将W-WED（weekly on Wednesday，每周三）转换到W-FRI（每周五）既不是向上采样也不是向下采样。
pandas对象都配有resample方法，该方法是所有频率转换的工具函数。resample拥有类似于groupby的API；你调用resample对数据分组，之后再调用聚合函数。
1.resample是一个灵活且高性能的方法，可以用于处理大型时间序列（见图11-1）
附：resample方法参数（见表11-1）
11.6.1 向下采样
向下采样将数据聚合在一个规则的低频率上。
聚合的数据不必是固定频率的，期望的频率定义了用于对时间序列切片以聚合的箱体边界。
在使用resample进行向下采样数据时有些事情需要考虑：
· 每段间隔的哪一边是闭合的
· 如何在间隔的起始或结束位置标记每个已聚合的箱体
示例：一分钟之内的数据（见图11-2）
注：传递的频率按五分钟的增量定义了箱体边界。默认情况下，左箱体边界是包含的，因此00:00的值是包含在00:00到00:05间隔内的，传递closed='right’将间隔的闭合端改为了右边。
1.参数closed的用法（见图11-2、11-3）
传递closed='right’会将间隔的闭合端改为了右边。
2.参数label的用法（见图11-4）
产生的时间序列按照每个箱体左边的时间戳被标记。传递label='right’你可以使用右箱体边界标记时间序列。
阐明：分钟频率数据按五分钟频率进行的重新采样（见图11-5）
3.参数loffset用法（见图11-6）
向loffset传递字符串或日期偏置将结果索引移动一定的数量，例如从右边缘减去一秒，以使其更清楚地表明时间戳所指的间隔。
也可以通过在结果上调用shift方法来完成loffset的效果。
11.6.1.1 开端-峰值-谷值-结束（OHLC）重新采样
在金融中，为每个数据桶计算四个值是一种流行的时间序列聚合方法：第一个值（开端）、最后一个值（结束）、最大值（峰值）和最小值（谷值）
1.使用ohlc聚合函数你将会获得包含四种聚合值列的DataFrame，这些值在数据的单次扫描中被高效计算（见图11-7）
