Pandas TimeSeries 重新采样产生 NaN答案

【问题标题】：Pandas TimeSeries resample produces NaNsPandas TimeSeries 重新采样产生 NaN
【发布时间】：2016-01-26 15:56:57
【问题描述】：

我正在重新采样 Pandas TimeSeries。时间序列由没有缺失值的二进制值（它是一个分类变量）组成，但在重新采样后会出现 NaN。这怎么可能？

我无法在此处发布任何示例数据，因为它是敏感信息，但我按如下方式创建和重新采样该系列：

series = pd.Series(data, ts)
series_rs = series.resample('60T', how='mean')

【问题讨论】：

如果你上采样那么默认是引入NaN值，除了没有代表性的示例代码很难进一步评论

标签： python pandas time-series resampling

【解决方案1】：

upsampling 转换为固定时间间隔，因此如果没有样本，您将得到NaN。

您可以通过 fill_method='bfill' 向后填充缺失值，或者向前填充缺失值 - fill_method='ffill' 或 fill_method='pad'。

import pandas as pd

ts = pd.date_range('1/1/2015', periods=10, freq='100T')
data = range(10)
series = pd.Series(data, ts)
print series
#2015-01-01 00:00:00    0
#2015-01-01 01:40:00    1
#2015-01-01 03:20:00    2
#2015-01-01 05:00:00    3
#2015-01-01 06:40:00    4
#2015-01-01 08:20:00    5
#2015-01-01 10:00:00    6
#2015-01-01 11:40:00    7
#2015-01-01 13:20:00    8
#2015-01-01 15:00:00    9
#Freq: 100T, dtype: int64
series_rs = series.resample('60T', how='mean')
print series_rs
#2015-01-01 00:00:00     0
#2015-01-01 01:00:00     1
#2015-01-01 02:00:00   NaN
#2015-01-01 03:00:00     2
#2015-01-01 04:00:00   NaN
#2015-01-01 05:00:00     3
#2015-01-01 06:00:00     4
#2015-01-01 07:00:00   NaN
#2015-01-01 08:00:00     5
#2015-01-01 09:00:00   NaN
#2015-01-01 10:00:00     6
#2015-01-01 11:00:00     7
#2015-01-01 12:00:00   NaN
#2015-01-01 13:00:00     8
#2015-01-01 14:00:00   NaN
#2015-01-01 15:00:00     9
#Freq: 60T, dtype: float64
series_rs = series.resample('60T', how='mean', fill_method='bfill')
print series_rs
#2015-01-01 00:00:00    0
#2015-01-01 01:00:00    1
#2015-01-01 02:00:00    2
#2015-01-01 03:00:00    2
#2015-01-01 04:00:00    3
#2015-01-01 05:00:00    3
#2015-01-01 06:00:00    4
#2015-01-01 07:00:00    5
#2015-01-01 08:00:00    5
#2015-01-01 09:00:00    6
#2015-01-01 10:00:00    6
#2015-01-01 11:00:00    7
#2015-01-01 12:00:00    8
#2015-01-01 13:00:00    8
#2015-01-01 14:00:00    9
#2015-01-01 15:00:00    9
#Freq: 60T, dtype: float64

【讨论】：

不同的填充方法有什么作用？关于它们的 pandas 文档相当有限。 ffilll 和 bfill 是不言自明的，但是 pad 呢？
我认为doc 解释得更好。相反，您可以使用 resample。

【解决方案2】：

请注意，fill_method 现在已被弃用。 resample() 现在返回一个重采样对象，您可以在该对象上执行操作，就像 groupby 对象一样。

常见的下采样操作：

.mean()
.sum()
.agg()
.apply()

上采样操作：

.ffill()
.bfill()

所以例子会变成

series_rs = series.resample('60T').mean()

【讨论】：