Python | 熊猫系列.asfreq()

简介

Pandas 是一款开源的数据处理工具，由 NumPy 和 Python 内置的数据结构组成，兼具灵活的数据操作和强大的数据分析能力。Pandas Series 以及 Pandas DataFrame 都拥有 asfreq() 这个函数，用于将时间序列数据转换到指定的频率。

语法

df.asfreq(freq, method=None, fill_value=None, normalize=False, ...)

freq：字符串，表示目标频率，比如 'D' 表示日（每天），'H' 表示小时（每小时）；

method：字符串，表示 how to interpolate，比如 'backfill' 或 'bfill' 表示 向前填充，'pad' 或 'ffill' 表示向后填充；

fill_value：标量，用于插值的填充值，默认为 NaN；

normalize：布尔值，当为 True 时，将时间值规范化为午夜（00:00:00）时，比如便于比较年度日期。

注：除了这些参数，还有很多其他可选参数，参考 Pandas 文档

示例

示例 1：将每周的数据转换为每日的数据

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'data': [10, 20, 30, 40, 50, 60],
    'date': ['2022-01-02', '2022-01-09', '2022-01-16', '2022-01-23', '2022-01-30', '2022-02-06']
})

# 将 date 列设置为索引
df.set_index('date', inplace=True)

# 转换为时间序列
ts = pd.to_datetime(df.index)

# 变换频率
df = df.reindex(ts.asfreq('D'))

# 向前填充
df.fillna(method="ffill", inplace=True)

# 输出结果
print(df)

输出结果：

            data
2022-01-02  10.0
2022-01-03  10.0
2022-01-04  10.0
2022-01-05  10.0
2022-01-06  10.0
2022-01-07  10.0
2022-01-08  10.0
2022-01-09  20.0
2022-01-10  20.0
2022-01-11  20.0
2022-01-12  20.0
2022-01-13  20.0
2022-01-14  20.0
2022-01-15  20.0
2022-01-16  30.0
2022-01-17  30.0
2022-01-18  30.0
2022-01-19  30.0
2022-01-20  30.0
2022-01-21  30.0
2022-01-22  30.0
2022-01-23  40.0
2022-01-24  40.0
2022-01-25  40.0
2022-01-26  40.0
2022-01-27  40.0
2022-01-28  40.0
2022-01-29  40.0
2022-01-30  50.0
2022-01-31  50.0
2022-02-01  50.0
2022-02-02  50.0
2022-02-03  50.0
2022-02-04  50.0
2022-02-05  50.0
2022-02-06  60.0

示例 2：将每天的数据转换为每月的数据

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'data': [10, 20, 30, 40, 50, 60],
    'date': ['2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-02-02', '2022-02-03', '2022-02-04']
})

# 将 date 列设置为索引
df.set_index('date', inplace=True)

# 转换为时间序列
ts = pd.to_datetime(df.index)

# 变换频率
df = df.reindex(ts.asfreq('MS'))

# 向前填充
df.fillna(method="ffill", inplace=True)

# 输出结果
print(df)

输出结果：

            data
2022-01-01  10.0
2022-02-01  40.0

总结

asfreq() 函数可以很方便地将时间序列数据转换到指定的频率，并按需进行填充。函数的参数列表包含了多个可选参数，开发者可以根据实际情况进行调整，并通过文档了解更多参数的细节。