使用场景#

resample 前先把日期列转成 datetime，并确认是否需要设置为索引。按日和按月统计的业务含义不同，不能只因为图好看就随便换粒度。

我会先准备一个小样本，保证可以人工检查结果。大表直接跑起来很快，但一旦结果不对，很难判断是代码错、字段错，还是数据本身脏。

最小代码#

1
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"], errors="coerce")
2
ts = df.dropna(subset=["date"]).set_index("date").sort_index()
3
monthly = ts["amount"].resample("ME").sum()
4
print(monthly.tail())

检查结果#

• 行数是否符合预期，不能只看代码是否报错。
• 关键字段的类型、缺失值和唯一值数量是否合理。
• 输出结果能否用三到五行样本手工复算。
• 如果生成报表，要保留清洗前后的对账数字。

容易忽略的点#

注意 sum、mean、last 的含义完全不同。库存适合看期末值，销售额适合求和，温度可能适合平均。

最小验收样例#

我会用三行数据做一次手工验收：一行正常记录，一行边界记录，一行异常记录。代码跑完后，把输出和手工计算结果对照一遍，确认不是字段名写对了但口径理解错了。

如果这一步会进入日报、周报或正式报告，还要把输入行数、输出行数和被过滤的记录数写到日志里。数据处理的可信度，来自这些可以复查的中间证据。

小结#

时间序列 resample 前要检查什么 要解决的是一个可复查的数据处理问题。先定义口径，再写代码，最后用样本和统计结果验收，分析结果才站得住。