熊猫TimeSeries重采样产生NaN

彼得·莱纳尔斯

我正在重新采样Pandas TimeSeries。时间序列由二进制值（它是一个分类变量）组成，没有缺失值，但是在重新采样后会显示NaN。这怎么可能？

由于它是敏感信息，因此我无法在此处发布任何示例数据，但是我按如下所示创建和重新采样了该系列：

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

耶斯列尔

upsampling转换为固定的时间间隔，因此如果没有样本，您将获得NaN。

您可以通过fill_method='bfill'或向前-fill_method='ffill'或向后填充缺失值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

本文收集自互联网，转载请注明来源。

如有侵权，请联系 [email protected] 删除。