Pandas中的resample()是一個對正常時間序列資料重新采樣和頻率轉換的便捷的方法，可以對原樣本重新處理，其文法格式如下：
resample(rule，how=None，axis=0，fill_method=None，closed=None，label=None，convention="start"，kind=None，loffset=None，limit=None，base=0，on=None，level=None)
部分參數含義如下：
- rule：表示重采樣頻率的字元串或DateOffset，比如M、5min等
- how：用于産生聚合值的函數名或函數數組，預設為None
- fill_method：表示升采樣時如何插值，可以取值為fill、bfill或None，預設為None
- closed：設定降采樣哪一端是閉合的，可以取值為right或left。若設為right，則表示劃分為左開右閉的區間；若設為left，則表示劃分為左閉右開的區間
- label：表示降采樣時設定聚合值的标簽
- convention：重采樣日期時，低頻轉高頻采用的約定，可以取值為start或end，預設為start
- limit：表示前向或後向填充時，允許填充的最大時期數
接下來通過代碼示範：
建立一個時間序列類型的Series對象，代碼如下：
import numpy as np
import pandas as pd
date_index=pd.date_range('2020-07-02',periods=30)
time_ser=pd.Series(np.arange(30),index=date_index)
time_ser 
例子1：
time_ser.resample('W-MON',how='mean') #how參數不再建議使用
time_ser.resample('W-MON').mean() #時間戳索引為每周一,資料為每周求得的平均值 
例子2 closed參數的使用：
time_ser.resample('W-MON',closed=None).mean() # closed參數表示設定哪一端是閉合的,right為左開右閉,left為左閉右開,預設為None
time_ser.resample('W-MON',closed='right').mean() # right 為左開右閉
time_ser.resample('W-MON',closed='left').mean() #left 為左閉右開