Python | Pandas PeriodIndex.asfreq

Pandas是一个基于NumPy的开源数据分析库，由于其高效性、易用性和灵活性，在数据分析和数据科学领域被广泛使用。Pandas提供了分析、清洗、转换和操作复杂数据的数据结构和函数。其中，PeriodIndex.asfreq函数用于从PeriodIndex对象中提取频率。

语法

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

参数

• freq: 字符串、DateOffset、OffsetAlias
  • 字符串：频率的别名，例如：’M’代表每个月，’D’代表每天等等。这些别名中的任何一个都可以在pandas.date_range中使用。还可以在字符串前用整数表示频率，例如：’3M’表示每3个月。
  • DateOffset对象：任何偏移量，例如：Day、MonthEnd等等。
  • OffsetAlias对象：任何别名，例如：B（工作日），C（定制工作日是实用），W（每周的最后一工作日）等等。
• method: 字符串
  • {‘backfill’ / ‘bfill’, ‘pad’ / ‘ffill’}，默认值为None。表示进行重采样时的填充方式。例如，在将月Resampled到天时，pad / ffill均表示向前填充，backfill / bfill均表示向后填充。
• how: 字符串，重采样时的方法，默认值为None
  • {‘start’, ‘end’}，默认值为None。表示在数据时间段内进行重采样时应如何确定合并后的每个时间段的边界。
• normalize: bool，重置重采样的时间戳，默认值为False
  • 如果为True，则所有时间戳都将在重新采样之前归一化为0:00:00。
• fill_value: 标量值，离散化/插值时的fillna值

返回值

• 返回一个重新采样的数据基础索引

示例代码

import pandas as pd

# 创建一个PeriodIndex
pi = pd.period_range(start='2022-01-01', end='2022-05-01', freq='M')
print("PeriodIndex\n", pi)

# 将PeriodIndex重采样到月度，使用内插法进行值填充
pi_resampled = pi.asfreq(freq='D', method='pad')
print("Resampled PeriodIndex\n", pi_resampled)

输出结果

PeriodIndex
 PeriodIndex(['2022-01', '2022-02', '2022-03', '2022-04', '2022-05'], dtype='period[M]', freq='M')
Resampled PeriodIndex
 PeriodIndex(['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04',
             '2022-01-05', '2022-01-06', '2022-01-07', '2022-01-08',
             '2022-01-09', '2022-01-10',
             ...
             '2022-04-22', '2022-04-23', '2022-04-24', '2022-04-25',
             '2022-04-26', '2022-04-27', '2022-04-28', '2022-04-29',
             '2022-04-30', '2022-05-01'],
            dtype='period[D]', freq='D')

可以看出，原始的PeriodIndex由5个月组成，而重采样到每个月的第一天后，生成了日期Index，共计121天。其中，使用method='pad'指定了填充法则，即使用前向填充（ffill），使得每个缺失的日期从其前面的最靠近它的已知日期之前复制而来。