pandas.Series.asfreq

Series.asfreq(self, freq, method=None, how=None, normalize=False, fill_value=None) [source]

Преобразование временного ряда в заданную частоту.

Дополнительно можно указать метод заполнения пропущенных значений.

Возвращает исходные данные, приведенные к новому индексу с заданной частотой. resample предпочтительнее, если необходима операция, такая как обобщение, для представления данных в новой частоте.

Параметры:

freq : DateOffset object, or string method : {‘backfill’/’bfill’, ‘pad’/’ffill’}, default None Метод заполнения пропущенных значений в переиндексированном временном ряду (обратите внимание, что это не заполняет уже существующие NaN): ‘pad’ / ‘ffill’: распространение последнего действительного значения вперед до следующего действительного ‘backfill’ / ‘bfill’: использование следующего действительного значения для заполнения how : {‘start’, ‘end’}, default end Только для PeriodIndex, см. PeriodIndex.asfreq normalize : bool, default False Нужно ли сбросить индекс результата на полночь fill_value : scalar, optional Значение для использования в пропущенных значениях при интерполяции (обратите внимание, что это не заполняет уже существующие NaN). Добавлено в версии 0.20.0.

Возвращает:

converted : same type as caller

См. также

reindex

Примечания

Дополнительную информацию о строках частоты см. в этой ссылке.

Примеры

Начните с создания временного ряда с 4 отметками времени по одной минуте.

>>> index = pd.date_range('1/1/2000', periods=4, freq='T')
>>> series = pd.Series([0.0, None, 2.0, 3.0], index=index)
>>> df = pd.DataFrame({'s':series})
>>> df
                       s
2000-01-01 00:00:00    0.0
2000-01-01 00:01:00    NaN
2000-01-01 00:02:00    2.0
2000-01-01 00:03:00    3.0

Увеличьте частоту ряда до 30 секунд.

>>> df.asfreq(freq='30S')
                       s
2000-01-01 00:00:00    0.0
2000-01-01 00:00:30    NaN
2000-01-01 00:01:00    NaN
2000-01-01 00:01:30    NaN
2000-01-01 00:02:00    2.0
2000-01-01 00:02:30    NaN
2000-01-01 00:03:00    3.0

Снова увеличьте частоту, предоставив fill value.

>>> df.asfreq(freq='30S', fill_value=9.0)
                       s
2000-01-01 00:00:00    0.0
2000-01-01 00:00:30    9.0
2000-01-01 00:01:00    NaN
2000-01-01 00:01:30    9.0
2000-01-01 00:02:00    2.0
2000-01-01 00:02:30    9.0
2000-01-01 00:03:00    3.0

Снова увеличьте частоту, предоставив method.

>>> df.asfreq(freq='30S', method='bfill')
                       s
2000-01-01 00:00:00    0.0
2000-01-01 00:00:30    NaN
2000-01-01 00:01:00    NaN
2000-01-01 00:01:30    2.0
2000-01-01 00:02:00    2.0
2000-01-01 00:02:30    3.0
2000-01-01 00:03:00    3.0