python - Pandas 在一个月内重新采样到特定的工作日

Question

我有一个 Pandas 数据框，我想在其中重新采样到每个月的第三个星期五。

np.random.seed(0)
#requested output:
dates = pd.date_range("2018-01-01", "2018-08-31")
dates_df = pd.DataFrame(data=np.random.random(len(dates)), index=dates)
mask = (dates.weekday == 4) & (14 < dates.day) & (dates.day < 22)
dates_df.loc[mask]

但是当缺少第三个星期五时(例如，删除二月三星期五)，我想要最新的值(value)(截至 2018-02-15)。使用掩码给我下一个值(2 月 17 日而不是 2 月 15 日):

# remove February third Friday:
dates_df = dates_df.drop([pd.to_datetime("2018-02-16")])
mask = (dates.weekday == 4) & (14 < dates.day) & (dates.day < 22)
dates_df.loc[mask]

结合使用每月重采样和 loffset 可以得到带有索引偏移的月末值，这也不是我想要的:

from pandas.tseries.offsets import WeekOfMonth
dates_df.resample("M", loffset=WeekOfMonth(week=2, weekday=4)).last()

是否有替代方案(最好使用重新采样)而不必先重新采样到每日值然后添加掩码(这需要很长时间才能在我的数据帧上完成)

Answer 1

你的第二次尝试是在正确的方向 IIUC，你只需要使用 WeekOfMonth 作为规则重新采样，而不是将其用作偏移量:

dates_df.resample(WeekOfMonth(week=2, weekday=4)).asfreq().dropna()

这种方法不会抵消索引，它应该只返回每个月的第三个星期五的数据。

Dealing with Missing 3rd Friday:

使用上面的代码，如果您缺少第 3 个星期五，则整个月都将被排除在外。但是根据你想如何处理丢失的数据，你可以bfill, ffill, pad..你可以修改上面的内容如下:

dates_df.resample(rule=WeekOfMonth(week=2,weekday=4)).bfill().asfreq(freq='D').dropna()

上面的代码将用下一个值bfill缺失的第 3 个星期五。

Update: Lets work with a fixed data set instead of np.random:

# create a smaller daterange
dates = pd.date_range("2018-05-01", "2018-08-31")

# create a data with only 1,2,3 values
data = [1,2,3] * int(len(dates)/3)

dates_df = pd.DataFrame(data=data, index=dates)
dates_df.head()

# Output:

2018-05-01  1
2018-05-02  2
2018-05-03  3
2018-05-04  1
2018-05-05  2

现在让我们通过手动选择来检查每个月的第三个星期五的数据:

dates_df.loc[[
    pd.Timestamp('2018-05-18'),
    pd.Timestamp('2018-06-15'),
    pd.Timestamp('2018-07-20'),
    pd.Timestamp('2018-08-17')
]]

Output:

2018-05-18  3
2018-06-15  1
2018-07-20  3
2018-08-17  1

如果您没有遗漏第 3 个星期五并运行之前提供的代码:

dates_df.resample(rule=WeekOfMonth(week=2,weekday=4)).asfreq().dropna()

将产生以下输出:

2018-05-18  3
2018-06-15  1
2018-07-20  3
2018-08-17  1

如您所见，索引并未在此处移动，它返回每个月第三个星期五的准确值。

现在假设您确实缺少一些第 3 个星期五，具体取决于您希望如何处理(使用前一个值:ffill，或下一个值 bfill):

• pad / ffill: propagate last valid observation forward to next valid
• backfill / bfill: use NEXT valid observation to fill gap

dates_df.drop(index=pd.Timestamp('2018-08-17')).resample(rule=WeekOfMonth(week=2, weekday=4)).ffill().asfreq(freq='D').dropna()

2018-05-18  3
2018-06-15  1
2018-07-20  3
2018-08-17  3

dates_df.drop(index=pd.Timestamp('2018-08-17')).resample(rule=WeekOfMonth(week=2, weekday=4)).bfill().asfreq(freq='D').dropna()

2018-04-20  1
2018-05-18  3
2018-06-15  1
2018-07-20  3
2018-08-17  2

如果说整个索引像您的示例一样移动:

dates_df.resample(rule='M', loffset=WeekOfMonth(week=2, weekday=4)).asfreq().dropna()

# Output:

2018-06-15  1
2018-07-20  1
2018-08-17  2
2018-09-21  3

那里发生的事情是您按规则“M”(月末)重新采样，然后在每个月的第三个星期五之前抵消(向前移动)索引。

正如您在偏移之前看到的，它看起来像这样:

dates_df.resample(rule='M').asfreq().dropna()

# Output

2018-05-31  1
2018-06-30  1
2018-07-31  2
2018-08-31  3