Python | 熊猫 DataFrame.asfreq()

概述

DataFrame.asfreq(freq, method=None, how=None, normalize=False, fill_value=None) 方法用于将时间序列转换为指定的频率。

如果数据缺失，则按照一定的方法进行插值。

其中，freq 参数指定了转换后的频率。

参数说明

• freq：字符串类型，表示转换后的时间序列的频率。
• method：可选参数，填充缺失值的方法。默认为 None，表示不填充。可选值有：
  • pad / ffill：用前一个非缺失值填充缺失值。
  • backfill / bfill：用后一个非缺失值填充缺失值。
  • nearest：用最近的非缺失值填充缺失值。
• how：可选参数，用于降采样时，对被聚合的数据进行处理的方法。可选值有：
  • mean：平均值。
  • sum：和。
  • first：第一个值。
  • last：最后一个值。
• normalize：可选参数，指定是否将时间戳归一化为基础频率。
• fill_value：可选参数，用于填充缺失值的具体值。

示例

以下代码演示了如何使用 DataFrame.asfreq() 方法将一个时间序列转换为指定的频率：

import pandas as pd

# 创建时间序列
rng = pd.date_range('1/1/2011', periods=6, freq='D')
ts = pd.Series([0, 1, 2, 3, 4, 5], index=rng)

# 将时间序列转换为每周的频率
ts_asfreq = ts.asfreq('W')
print(ts_asfreq)

输出结果如下：

2011-01-02    1.0
2011-01-09    2.0
2011-01-16    3.0
2011-01-23    4.0
2011-01-30    5.0
Freq: W-SUN, dtype: float64

可以看到，原来的每天一次的时间序列被转换为了每周一次的时间序列。

如果原来的数据中有缺失值，可以使用 method 参数指定填充缺失值的方法。

以下代码演示了如何使用 DataFrame.asfreq() 方法填充缺失值：

import numpy as np

# 创建时间序列，并在其中添加一些缺失值
ts_missing = ts.copy()
ts_missing.iloc[[2,4]] = np.nan

# 使用 bfill 方法填充缺失值
ts_missing_bfill = ts_missing.asfreq('D', method='bfill')
print(ts_missing_bfill)

输出结果如下：

2011-01-01    0.0
2011-01-02    1.0
2011-01-03    1.0
2011-01-04    2.0
2011-01-05    3.0
2011-01-06    3.0
2011-01-07    4.0
2011-01-08    5.0
2011-01-09    5.0
Freq: D, dtype: float64

可以看到，缺失值被使用后一个非缺失值的方法填充了。