Pandas2.2 Series

Time Series-related

pandas.Series.asfreq

pandas.Series.asfreq 方法用于将时间序列数据转换为指定的频率。它可以填充缺失值，并且可以选择不同的方法来处理这些缺失值。

详细描述

• 参数:
  • freq: 目标频率，例如 'D'（每日）、'M'（每月末）、'H'（每小时）等。
  • method: 可选，处理缺失值的方法：
    • None：不填充缺失值。
    • 'pad' 或 'ffill'：使用前一个非缺失值进行填充。
    • 'backfill' 或 'bfill'：使用后一个非缺失值进行填充。
  • how: 可选，仅在 freq 是月、季或年时有效：
    • 'start'：使用周期的开始日期。
    • 'end'：使用周期的结束日期。
  • normalize: 可选，默认为 False。如果为 True，则将所有日期时间规范化为午夜 (00:00)。
  • fill_value: 可选，默认为 None。用于填充缺失值的具体值。

示例代码及结果

import pandas as pd

# 创建一个带有日期索引的时间序列
dates = pd.date_range(start='2023-10-01', periods=5, freq='2D')
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=dates)

print("原始 Series:")
print(s)

# 将频率转换为每日，并使用前向填充
s_daily_ffill = s.asfreq('D', method='ffill')

print("\n转换为每日频率并前向填充后的 Series:")
print(s_daily_ffill)

输出结果

原始 Series:
2023-10-01    1
2023-10-03    2
2023-10-05    3
2023-10-07    4
2023-10-09    5
Freq: 2D, dtype: int64

转换为每日频率并前向填充后的 Series:
2023-10-01    1
2023-10-02    1
2023-10-03    2
2023-10-04    2
2023-10-05    3
2023-10-06    3
2023-10-07    4
2023-10-08    4
2023-10-09    5
Freq: D, dtype: int64

结果解释

• 在示例中，原始 Series 的频率是每两天一次 (2D)。
• 使用 asfreq('D', method='ffill') 将频率转换为每日 (D)，并使用前向填充 (ffill) 来填充缺失值。
• 因此，对于每个缺失的日期，它会用前一个非缺失值进行填充。