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python - 如何在不跳过 pandas 中的 nan 值的情况下重新采样

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 05:37:43 41 4
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我正在尝试获取具有 NaN 值的 10 天数据汇总。如果 10 天的持续时间中有 NaN 值,则 10 天的总和应返回 nan 值。

当我应用下面的代码时,pandas 会将 NaN 视为零并返回剩余天数的总和。

dateRange = pd.date_range(start_date, periods=len(data), freq='D')
# Creating a data frame so that the timeseries can handle numpy array.
df = pd.DataFrame(data)
base_Series = pd.DataFrame(list(df.values), index=dateRange)
# Converting to aggregated series
agg_series = base_Series.resample('10D', how='sum')
agg_data = agg_series.values

示例数据:

2011-06-01  46.520536
2011-06-02 8.988311
2011-06-03 0.133823
2011-06-04 0.274521
2011-06-05 1.283360
2011-06-06 2.556313
2011-06-07 0.027461
2011-06-08 0.001584
2011-06-09 0.079193
2011-06-10 2.389549
2011-06-11 NaN
2011-06-12 0.195844
2011-06-13 0.058720
2011-06-14 6.570925
2011-06-15 0.015107
2011-06-16 0.031066
2011-06-17 0.073008
2011-06-18 0.072198
2011-06-19 0.044534
2011-06-20 0.240080

输出:

2011-06-01  62.254651
2011-06-11 7.301481

最佳答案

这使用 numpy sum,如果求和中存在 nan,它将返回 nan

In [35]: s = Series(randn(100),index=date_range('20130101',periods=100))

In [36]: s.iloc[11] = np.nan

In [37]: s.resample('10D',how=lambda x: x.values.sum())
Out[37]:
2013-01-01 6.910729
2013-01-11 NaN
2013-01-21 -1.592541
2013-01-31 -2.013012
2013-02-10 1.129273
2013-02-20 -2.054807
2013-03-02 4.669622
2013-03-12 3.489225
2013-03-22 0.390786
2013-04-01 -0.005655
dtype: float64

关于python - 如何在不跳过 pandas 中的 nan 值的情况下重新采样,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/18519660/

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