Python pandas resample 添加的日期不存在于原始数据中

Question

我正在使用 pandas 将存储在 data_m 中的日内数据转换为每日数据。出于某种原因，resample 添加了当天数据中不存在的行。例如，1/8/2000 不在日内数据中，但日数据包含该日期的一行，该日期的值为 NaN。 DatetimeIndex 的条目比实际数据多。我做错了什么吗？

data_m.resample('D', how = mean).head()
Out[13]: 
           x
2000-01-04 8803.879581
2000-01-05 8765.036649
2000-01-06 8893.156250
2000-01-07 8780.037433
2000-01-08 NaN

data_m.resample('D', how = mean)
Out[14]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 4729 entries, 2000-01-04 00:00:00 to 2012-12-14 00:00:00
Freq: D
Data columns:
x    3241  non-null values
dtypes: float64(1)

Answer 1

您所做的看起来是正确的，只是 pandas 为空数组的平均值提供了 NaN。

In [1]: Series().mean()
Out[1]: nan

resample转换为常规时间间隔，因此如果那天没有样本，您将得到 NaN。

大多数时候 NaN 不是问题。如果是，我们可以使用 fill_method(例如 'ffill')，或者如果您真的想删除它们，您可以使用 dropna(不是推荐):

data_m.resample('D', how = mean, fill_method='ffill')
data_m.resample('D', how = mean).dropna()

---

更新:现代的等价物似乎是:

In [21]: s.resample("D").mean().ffill()
Out[21]:
                      x
2000-01-04  8803.879581
2000-01-05  8765.036649
2000-01-06  8893.156250
2000-01-07  8780.037433
2000-01-08  8780.037433

In [22]: s.resample("D").mean().dropna()
Out[22]:
                      x
2000-01-04  8803.879581
2000-01-05  8765.036649
2000-01-06  8893.156250
2000-01-07  8780.037433

参见 resample docs .