Python|熊猫系列. asfreq()
原文:https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-series-asfreq/
熊猫系列是带有轴标签的一维数组。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了一系列方法来执行涉及索引的操作。
熊猫 **Series.asfreq()**功能用于将时间序列转换为指定频率。该功能还提供填充/回填缺失值的填充方法。
语法: Series.asfreq(freq，方法=无，how =无，normalize=False，fill _ value =无)
参数: freq : DateOffset 对象，或字符串 方法: { '回填'/'填充'/'填充'/'ffill'}，默认值 None how : 仅针对 PeriodIndex，请参阅 period index . asfreq normalize:是否将输出索引重置为午夜 fill_value : 用于缺失值的值
返回:已转换:与调用者类型相同
示例#1: 使用Series.asfreq()功能更改给定序列对象的频率。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, 18, 32, 10, 5, 32, None])
# Create the Index
index_ = pd.date_range('2010-10-09 08:45', periods = 11, freq ='M')
# set the index
sr.index = index_
# Print the series
print(sr)
输出:
2010-12-31 08:45:00 8
2011-01-31 08:45:00 18
2011-02-28 08:45:00 65
2011-03-31 08:45:00 18
2011-04-30 08:45:00 32
2011-05-31 08:45:00 10
2011-06-30 08:45:00 5
2011-07-31 08:45:00 32
2011-08-31 08:45:00 NaN
Freq: M, dtype: float64
现在我们使用Series.asfreq()功能将给定系列对象的频率改为季度。
# change to quarterly frequency
result = sr.asfreq(freq = 'Q')
# Print the result
print(result)
输出:
2010-12-31 08:45:00 8
2011-03-31 08:45:00 18
2011-06-30 08:45:00 5
Freq: Q-DEC, dtype: float64
从输出中我们可以看到，Series.asfreq()函数已经成功改变了给定序列对象的频率。
示例 2 : 使用Series.asfreq()功能将给定系列对象的年度频率更改为 3 年的批次。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, 18, 32, 10, 5, 32, None])
# Create the Index
# apply yearly frequency
index_ = pd.date_range('2010-10-09 08:45', periods = 11, freq ='Y')
# set the index
sr.index = index_
# Print the series
print(sr)
输出:
2010-12-31 08:45:00 11.0
2011-12-31 08:45:00 21.0
2012-12-31 08:45:00 8.0
2013-12-31 08:45:00 18.0
2014-12-31 08:45:00 65.0
2015-12-31 08:45:00 18.0
2016-12-31 08:45:00 32.0
2017-12-31 08:45:00 10.0
2018-12-31 08:45:00 5.0
2019-12-31 08:45:00 32.0
2020-12-31 08:45:00 NaN
Freq: A-DEC, dtype: float64
现在，我们将使用Series.asfreq()功能将给定系列对象的年度频率更改为 3 年的批次。
# apply year batch frequency
result = sr.asfreq(freq = '3Y')
# Print the result
print(result)
输出:
2010-12-31 08:45:00 11.0
2013-12-31 08:45:00 18.0
2016-12-31 08:45:00 32.0
2019-12-31 08:45:00 32.0
Freq: 3A-DEC, dtype: float64
从输出中我们可以看到，Series.asfreq()函数已经成功改变了给定序列对象的频率。
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