Convierta TimeSeries a la frecuencia especificada.
Opcionalmente, proporcione un método de llenado para rellenar / rellenar los valores faltantes.
Devuelve los datos originales conforme a un nuevo índice con la frecuencia especificada. resample es más apropiado si una operación, como el resumen, es necesaria para representar los datos en la nueva frecuencia.
- Parámetros
-
- frecuencia : DateOffset o str
-
Frecuencia Fecha Desplazamiento o string.
- método : ‘backfill’ / ‘bfill’, ‘pad’ / ‘ffill’, predeterminado Ninguno
-
Método a utilizar para rellenar huecos en series reindexadas (tenga en cuenta que esto no llena los NaN que ya estaban presentes):
- cómo : ‘inicio’, ‘final’, final predeterminado
-
Solo para PeriodIndex (consulte PeriodIndex.asfreq).
- normalizar : bool, por defecto Falso
-
Ya sea para restablecer el índice de salida a medianoche.
- fill_value : escalar, opcional
-
Valor a utilizar para los valores perdidos, aplicado durante el muestreo superior (tenga en cuenta que esto no completa los NaN que ya estaban presentes).
- Devoluciones
-
- Mismo tipo que la persona que llama
-
Objeto convertido a la frecuencia especificada.
Ver también
reindex-
Adapte DataFrame a un nuevo índice con lógica de llenado opcional.
Notas
Para obtener más información sobre las cadenas de frecuencia, consulte este enlace.
Ejemplos de
Comience creando una serie con 4 marcas de tiempo de un minuto.
>>> 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
2000-01-0100:00:000.02000-01-0100:01:00 NaN
2000-01-0100:02:002.02000-01-0100:03:003.0
Realice una muestra superior de la serie en contenedores de 30 segundos.
>>> df.asfreq(freq='30S')
s
2000-01-0100:00:000.02000-01-0100:00:30 NaN
2000-01-0100:01:00 NaN
2000-01-0100:01:30 NaN
2000-01-0100:02:002.02000-01-0100:02:30 NaN
2000-01-0100:03:003.0
Muestra de nuevo, proporcionando una fillvalue.
>>> df.asfreq(freq='30S', fill_value=9.0)
s
2000-01-0100:00:000.02000-01-0100:00:309.02000-01-0100:01:00 NaN
2000-01-0100:01:309.02000-01-0100:02:002.02000-01-0100:02:309.02000-01-0100:03:003.0
Muestra de nuevo, proporcionando una method.
>>> df.asfreq(freq='30S', method='bfill')
s
2000-01-0100:00:000.02000-01-0100:00:30 NaN
2000-01-0100:01:00 NaN
2000-01-0100:01:302.02000-01-0100:02:002.02000-01-0100:02:303.02000-01-0100:03:003.0
