Python pandas dataframe - 任何以编程方式设置频率的方法？

Question

我正在尝试像这样处理 CSV 文件:

df = pd.read_csv("raw_hl.csv", index_col='time', parse_dates = True))
df.head(2)
                    high        low 
time                
2014-01-01 17:00:00 1.376235    1.375945
2014-01-01 17:01:00 1.376005    1.375775
2014-01-01 17:02:00 1.375795    1.375445
2014-01-01 17:07:00 NaN         NaN 
...
2014-01-01 17:49:00 1.375645    1.375445

type(df.index)
pandas.tseries.index.DatetimeIndex

但是这些不会自动有一个频率:

print df.index.freq
None

如果它们有不同的频率，能够自动设置一个会很方便。最简单的方法是比较前两行:

tdelta = df.index[1] - df.index[0]
tdelta
datetime.timedelta(0, 60) 

到目前为止一切顺利，但是直接将频率设置为此 timedelta 失败:

df.index.freq = tdelta
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-25-3f24abacf9de> in <module>()
----> 1 df.index.freq = tdelta

AttributeError: can't set attribute

有没有办法(最好是相对无痛!)做到这一点？

答案:Pandas 已为数据框提供了 index.inferred_freq 属性 - 可能是为了避免覆盖用户定义的频率。df.index.inferred_freq = 'T'

所以这似乎只是使用它而不是 df.index.freq 的问题。感谢 Jeff，他还在下面提供了更多详细信息 :)

Answer 1

如果您有一个固定频率，当您查看df.index.freq

时会报告它

In [20]: df = DataFrame({'A' : np.arange(5)},index=pd.date_range('20130101 09:00:00',freq='3T',periods=5))

In [21]: df
Out[21]: 
                     A
2013-01-01 09:00:00  0
2013-01-01 09:03:00  1
2013-01-01 09:06:00  2
2013-01-01 09:09:00  3
2013-01-01 09:12:00  4

In [22]: df.index.freq
Out[22]: <3 * Minutes>

具有不规则频率将返回None

In [23]: df.index = df.index[0:2].tolist() + [Timestamp('20130101 09:05:00')] + df.index[-2:].tolist()

In [24]: df
Out[24]: 
                     A
2013-01-01 09:00:00  0
2013-01-01 09:03:00  1
2013-01-01 09:05:00  2
2013-01-01 09:09:00  3
2013-01-01 09:12:00  4

In [25]: df.index.freq

您可以通过这样做恢复正常频率。下采样到较低的频率(没有重叠值的地方)，前向填充，然后重新索引到所需的频率和端点)。

In [31]: df.resample('T').ffill().reindex(pd.date_range(df.index[0],df.index[-1],freq='3T'))
Out[31]: 
                     A
2013-01-01 09:00:00  0
2013-01-01 09:03:00  1
2013-01-01 09:06:00  2
2013-01-01 09:09:00  3
2013-01-01 09:12:00  4