##### `Series.resample(rule, axis=0, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, on=None, level=None, origin='start_day', offset=None, group_keys=False)` **功能简介:** - 用于对时间序列进行重新采样，即将时间序列的数据按照指定的规则进行聚合、重采样或统计，返回一个新的时间序列。 **参数说明:** - `rule`：重新采样的规则，可以是字符串（如 `'D'` 表示每日，`'M'` 表示每月）或 `pd.DateOffset` 对象。 - `axis`：可选，指定重新采样的轴，通常为 `0`（默认），表示按行重新采样。 - `closed`：可选，指定如何确定时间段的闭合端，可以是 `'right'`、`'left'`、`'both'`、`'neither'`。 - `label`：可选，指定时间段的标签位置，可以是 `'right'`、`'left'`、`'both'`、`'neither'`。 - `convention`：可选，指定缩放级别的边界（起始时间）是左边界还是右边界，可以是 `'start'`（默认）或 `'end'`。 - `kind`：可选，指定重新采样的方法，可以是 `'timestamp'`、`'period'`，默认根据索引类型自动确定。 - `on`：可选，指定进行重新采样的列（如果 DataFrame 中有多列）。 - `level`：可选，多级索引的级别。 - `origin`：可选，缩放级别的起始点，可以是 `'epoch'`、`'start_day'`、`'start_month'`、`'start_year'`。 - `offset`：可选，指定缩放级别的偏移量。 - `group_keys`：可选，是否按组键对结果进行分组，默认为 `False`。 **返回值:** - 返回一个新的时间序列，其中的数据根据重新采样规则进行了聚合、重采样或统计。 **用法示例:** ```python import pandas as pd # 创建一个示例时间序列 dates = pd.date_range(start='2023-08-01', periods=10, freq='D') values = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100] s = pd.Series(values, index=dates) # 每周对数据进行平均重采样 s_resampled = s.resample('W').mean() print(s_resampled) ```