asfreq和resample之间的区别 - python

能否请您解释一下asfreq和resample方法在熊猫中的区别？什么时候应该使用什么？

参考方案

让我用一个例子来说明:

# generate a series of 365 days
# index = 20190101, 20190102, ... 20191231
# values = [0,1,...364]
ts = pd.Series(range(365), index = pd.date_range(start='20190101', 
                                                end='20191231',
                                                freq = 'D'))
ts.head()

output:
2019-01-01    0
2019-01-02    1
2019-01-03    2
2019-01-04    3
2019-01-05    4
Freq: D, dtype: int64

现在，按季度重新采样数据:

ts.asfreq(freq='Q')

output:
2019-03-31     89
2019-06-30    180
2019-09-30    272
2019-12-31    364
Freq: Q-DEC, dtype: int64

asfreq()返回一个Series对象，其中包含每个季度的最后一天。

ts.resample('Q')

output:
DatetimeIndexResampler [freq=<QuarterEnd: startingMonth=12>, axis=0, closed=right, label=right, convention=start, base=0]

重新采样会返回一个DatetimeIndexResampler，您将看不到其中的实际内容。可以将其视为groupby方法。它创建一个bins(组)列表:

bins = ts.resample('Q')
bin.groups

output:
 {Timestamp('2019-03-31 00:00:00', freq='Q-DEC'): 90,
 Timestamp('2019-06-30 00:00:00', freq='Q-DEC'): 181,
 Timestamp('2019-09-30 00:00:00', freq='Q-DEC'): 273,
 Timestamp('2019-12-31 00:00:00', freq='Q-DEC'): 365}

到目前为止，除了返回类型外，没有什么不同。让我们计算每个季度的平均值:

# (89+180+272+364)/4 = 226.25
ts.asfreq(freq='Q').mean()

output:
226.25

应用mean()时，它输出所有值的平均值。请注意，这不是每个季度的平均值，而是每个季度最后一天的平均值。

要计算每个季度的平均值:

ts.resample('Q').mean()

output:
2019-03-31     44.5
2019-06-30    135.0
2019-09-30    226.5
2019-12-31    318.5

You can perform more powerful operations with resample() 而非asfreq()。

将resample视为groupby +可以在groupby之后调用的每种方法(例如，均值，求和，应用，命名)。

可以将asfreq视为具有有限fillna()功能的过滤器机制(在fillna()中，您可以指定limit，但asfreq()不支持它)。

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