Pandas Resample 填充缺失值 - Python

Pandas Resample是pandas库中非常有用的功能。它允许我们按时间序列重新采样数据，并将其转换为我们所需要的任何频率。但是，将数据重采样为更高或更低的频率可能会导致缺失数据。在这种情况下，我们需要找到一种方法来填充这些缺失值。

本文将介绍如何使用Pandas Resample来填充缺失值。

准备数据

首先，我们需要创建一些示例数据以便我们进行演示。以下是我们使用的数据：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据
datetime_index = pd.date_range('2020-01-01', '2021-01-01', freq='D')
data = np.random.randint(low=0, high=50, size=len(datetime_index))
df = pd.DataFrame({'datetime': datetime_index, 'data': data})
df.set_index('datetime', inplace=True)

现在我们有一个名为df的Pandas数据帧，它包含2020-01-01到2021-01-01之间的每一天，并在每一天上随机生成了一个0到50之间的整数。

重采样

我们将使用Pandas Resample来将数据从每日重新采样为每月数据。以下是执行此操作的代码：

# 重采样为每月
df_monthly = df.resample('M').sum()

此代码将数据帧重新采样为每月频率，并在每个月份中添加缺少的天数。结果是一个新的数据帧df_monthly，其中每月包含整个月的总和。

填充缺失值

接下来，我们将使用Pandas fillna（）方法来填充缺失值。我们将使用向前/向后填充的方法（ffill / bfill）。

首先，我们将使用向前填充（ffill）方法。以下是执行此操作的代码：

# 向前填充缺失值
df_monthly_ffill = df_monthly.fillna(method='ffill')

由于我们仅使用向前填充方法，因此我们可能会遇到某些区间缺失数据。为此，我们使用向后填充（bfill）方法来填充这些缺失值。以下是完整的代码：

# 向前填充缺失值
df_monthly_ffill = df_monthly.fillna(method='ffill')

# 向后填充缺失值
df_monthly_filled = df_monthly_ffill.fillna(method='bfill')

# 输出结果
print(df_monthly_filled)

我们现在有一个数据帧df_monthly_filled，其中包含每月的总和，并且我们已填充所有的缺失值。

结论

Pandas Resample是一种非常有用的工具，可以帮助我们重新采样时间序列数据，并计算我们所需要的任何频率。在这个过程中，我们可能会遇到缺失值。为了填充这些缺失值，我们可以使用Pandas fillna（）方法并尝试向前/向后填充的方法。

确保您对Pandas Resample及其各种参数和选项有足够的了解，并在实际项目中使用它时小心使用。