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時系列データのギャップを埋めるためにリサンプルメソッドを使用しようとしています。ただし、欠落したデータを埋めるためにどの行が使用されたかについても知りたいです。

これは私の入力シリーズです。

In [28]: data
Out[28]: 
Date
2002-09-09    233.25
2002-09-11    233.05
2002-09-16    230.25
2002-09-18    230.10
2002-09-19    230.05
Name: Price

リサンプルで、これを取得します

In [29]: data.resample("D", fill_method='bfill')
Out[29]: 
Date
2002-09-09    233.25
2002-09-10    233.05
2002-09-11    233.05
2002-09-12    230.25
2002-09-13    230.25
2002-09-14    230.25
2002-09-15    230.25
2002-09-16    230.25
2002-09-17    230.10
2002-09-18    230.10
2002-09-19    230.05
Freq: D

を探しています

Out[29]: 
Date
2002-09-09    233.25  2002-09-09
2002-09-10    233.05  2012-09-11
2002-09-11    233.05  2012-09-11
2002-09-12    230.25  2012-09-16
2002-09-13    230.25  2012-09-16
2002-09-14    230.25  2012-09-16
2002-09-15    230.25  2012-09-16
2002-09-16    230.25  2012-09-16
2002-09-17    230.10  2012-09-18  
2002-09-18    230.10  2012-09-18
2002-09-19    230.05  2012-09-19

何か助けはありますか？

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1 に答える 1

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をに変換した後Series、DataFrameインデックスを独自の列にコピーします。（DatetimeIndex.format()ここでは、Timestamp / datetimeオブジェクトではなく、インデックスの文字列表現を返すので便利です。）

In [510]: df = pd.DataFrame(data)

In [511]: df['OrigDate'] = df.index.format()

In [513]: df
Out[513]: 
             Price    OrigDate
Date                          
2002-09-09  233.25  2002-09-09
2002-09-11  233.05  2002-09-11
2002-09-16  230.25  2002-09-16
2002-09-18  230.10  2002-09-18
2002-09-19  230.05  2002-09-19

集計なしのリサンプリングには、ヘルパーメソッドがありasfreq()ます。

In [528]: df.asfreq("D", method='bfill')
Out[528]: 
             Price    OrigDate
2002-09-09  233.25  2002-09-09
2002-09-10  233.05  2002-09-11
2002-09-11  233.05  2002-09-11
2002-09-12  230.25  2002-09-16
2002-09-13  230.25  2002-09-16
2002-09-14  230.25  2002-09-16
2002-09-15  230.25  2002-09-16
2002-09-16  230.25  2002-09-16
2002-09-17  230.10  2002-09-18
2002-09-18  230.10  2002-09-18
2002-09-19  230.05  2002-09-19

これは事実上、中間オブジェクトlast()で呼び出される次の略記です。DataFrameGroupBy

In [529]: df.resample("D", how='last', fill_method='bfill')
Out[529]: 
             Price    OrigDate
Date                          
2002-09-09  233.25  2002-09-09
2002-09-10  233.05  2002-09-11
2002-09-11  233.05  2002-09-11
2002-09-12  230.25  2002-09-16
2002-09-13  230.25  2002-09-16
2002-09-14  230.25  2002-09-16
2002-09-15  230.25  2002-09-16
2002-09-16  230.25  2002-09-16
2002-09-17  230.10  2002-09-18
2002-09-18  230.10  2002-09-18
2002-09-19  230.05  2002-09-19
于 2012-11-12T02:25:17.673 に答える