Вот несколько способов повторной выборки временного ряда в Python:

1. Функция resample() Pandas: Pandas — популярная библиотека манипулирования данными на Python. Он предоставляет метод resample(), который позволяет выполнять повторную выборку данных временных рядов с разной частотой. Вы можете повышать (увеличивать частоту) или понижать (уменьшать частоту) временные ряды, используя различные методы агрегирования, такие как среднее значение, сумма или пользовательские функции.

2. Функция resample() SciPy. Библиотека SciPy, в частности модуль scipy.signal, предоставляет функцию resample(), которую можно использовать для повторной выборки данных временных рядов. Эта функция выполняет повторную выборку на основе метода Фурье, позволяя вам изменить частоту дискретизации вашего временного ряда.

3. Функция interp() NumPy: NumPy — мощная библиотека числовых вычислений на Python. Функцию interp() в NumPy можно использовать для интерполяции и повторной выборки данных временных рядов. Он предоставляет различные методы интерполяции, такие как линейная, ближайшая и сплайновая, для настройки частоты дискретизации временных рядов.

4. Функция resample() Statsmodels: Statsmodels — это библиотека, предназначенная для статистического моделирования и анализа в Python. Он предлагает функцию resample(), которая позволяет выполнять повторную выборку данных временных рядов с использованием различных статистических методов, таких как среднее значение, медиана или пользовательские функции агрегирования.

5. Понижение разрешения с использованием decimate(): функция decimate() в NumPy выполняет понижение разрешения с помощью фильтра сглаживания, а затем выбирает каждый n-й образец. Это полезно, если вы хотите уменьшить частоту временных рядов.