pandas 0.23 - Panel.asfreq()

pandas.Panel.asfreq




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pandas.Panel.asfreq

Panel.asfreq(freq, method=None, how=None, normalize=False, fill_value=None) [source]

TimeSeries को निर्दिष्ट आवृत्ति में बदलें।

वैकल्पिक रूप से पैड / बैकफिल लापता मानों को भरने की विधि प्रदान करें।

निर्दिष्ट आवृत्ति के साथ मूल डेटा को एक नए सूचकांक में लौटाता है। यदि कोई ऑपरेशन, जैसे सारांश, नई आवृत्ति पर डेटा का प्रतिनिधित्व करने के लिए आवश्यक है, तो resample अधिक उपयुक्त है।

पैरामीटर:
freq : DateOffset object, or string

विधि : {'बैकफिल' / 'bfill', 'pad' / 'ffill'}, डिफ़ॉल्ट कोई नहीं

रींडेक्सड सीरीज़ में छेद भरने के लिए उपयोग करने की विधि (ध्यान दें कि यह पहले से मौजूद NaNs को नहीं भरता है):

  • 'पैड' / 'ffill': अंतिम वैध अवलोकन को अगले वैध के लिए आगे प्रचारित करें
  • 'बैकफिल' / 'bfill': भरने के लिए NEXT मान्य अवलोकन का उपयोग करें

कैसे : {'प्रारंभ', 'अंत'}, डिफ़ॉल्ट अंत

केवल PeriodIndex के लिए, PeriodIndex.asfreq देखें

सामान्य करें : बूल, डिफ़ॉल्ट गलत

चाहे आउटपुट इंडेक्स को आधी रात को रीसेट करना हो

fill_value: स्केलर, वैकल्पिक

लापता मूल्यों के लिए उपयोग करने के लिए मूल्य, अपसाम्लिंग के दौरान लागू किया गया (ध्यान दें कि यह पहले से मौजूद NaNs नहीं भरता है)।

संस्करण में नया 0.20.0।

यह दिखाता है:
converted : type of caller

यह भी देखें

reindex

टिप्पणियाँ

आवृत्ति के तार के बारे में अधिक जानने के लिए, कृपया इस लिंक को देखें।

उदाहरण

4 एक मिनट के टाइमस्टैम्प के साथ एक श्रृंखला बनाकर शुरू करें।

>>> 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
2000-01-01 00:00:00    0.0
2000-01-01 00:01:00    NaN
2000-01-01 00:02:00    2.0
2000-01-01 00:03:00    3.0

30 सेकंड के डिब्बे में श्रृंखला को अपसाइड करें।

>>> df.asfreq(freq='30S')
                       s
2000-01-01 00:00:00    0.0
2000-01-01 00:00:30    NaN
2000-01-01 00:01:00    NaN
2000-01-01 00:01:30    NaN
2000-01-01 00:02:00    2.0
2000-01-01 00:02:30    NaN
2000-01-01 00:03:00    3.0

फिर से नमूना, एक fill value प्रदान करते हैं।

>>> df.asfreq(freq='30S', fill_value=9.0)
                       s
2000-01-01 00:00:00    0.0
2000-01-01 00:00:30    9.0
2000-01-01 00:01:00    NaN
2000-01-01 00:01:30    9.0
2000-01-01 00:02:00    2.0
2000-01-01 00:02:30    9.0
2000-01-01 00:03:00    3.0

फिर से नमूना, एक method प्रदान करना।

>>> df.asfreq(freq='30S', method='bfill')
                       s
2000-01-01 00:00:00    0.0
2000-01-01 00:00:30    NaN
2000-01-01 00:01:00    NaN
2000-01-01 00:01:30    2.0
2000-01-01 00:02:00    2.0
2000-01-01 00:02:30    3.0
2000-01-01 00:03:00    3.0