折れ線グラフを作成しています。データはセンサーによって生成されており、タプル（タイムスタンプ、値）です。センサーは、約60秒ごとに新しいデータポイントを作成します。
今、私はそれをグラフで表示したいと思います、そして私の制限はその時のグラフで約900ポイントです。そのグラフの毎日のビューでは、私は約1440ポイントを取得しますが、それは多すぎます。
タイムスタンプの分布を線形に保ちながら、任意のサイズのデータセットを固定サイズ（私の場合は900）に縮小する一般的な方法を探しています。
ありがとう
データをリサンプリングしようとしていると思います。現在のサンプルレートは1/60サンプル/秒で、1/96サンプル/秒（900 /（24 * 60 * 60））にしようとしています。2つのレートの比率は5/8です。
「pythonresample」を検索すると、ルーチンが組み込まれているnumpyとpandasに関する他の同様の質問や記事が見つかります。
手動で行うには、最初に5ずつアップサンプリングして1秒あたり7200サンプルにし、次に8ずつダウンサンプリングして1秒あたり900サンプルにすることができます。
アップサンプリングするには、5倍の長さの新しいリストを作成し、5つおきの要素に既存のデータを入力します。次に、たとえば線形補間を実行してギャップを埋めることができます。
これを行うと、8つおきの要素を取得するだけでダウンサンプリングできます。
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