上采样后的 pandas 前向填充 - Python

在处理时间序列数据的时候，可能会遇到需要将数据进行上采样，也就是将时间间隔缩小，增加数据尺度的情况。但是在进行上采样后，数据中会出现很多缺失值，需要使用填充方法进行处理。在本文中，我们将介绍如何使用 pandas 中的前向填充方法来处理上采样后的时间序列数据。

数据准备

首先，我们需要准备一个时间序列数据，包括日期和数量两列。

import pandas as pd
import numpy as np

start_date = '2021-01-01'
end_date = '2021-01-31'
dates = pd.date_range(start=start_date, end=end_date)

data = np.random.randint(0, 100, size=len(dates))
df = pd.DataFrame({'date': dates, 'quantity': data})

print(df.head())

输出结果如下：

        date  quantity
0 2021-01-01        17
1 2021-01-02        40
2 2021-01-03        36
3 2021-01-04        23
4 2021-01-05        51

现在，我们将时间序列数据进行上采样，将时间间隔缩小为 1 小时，空缺的数据会被填充为 NaN。

df.set_index('date', inplace=True)
df = df.resample('1H').mean()
print(df.head())

输出结果如下：

                     quantity
date                         
2021-01-01 00:00:00      7.0
2021-01-01 01:00:00      NaN
2021-01-01 02:00:00      NaN
2021-01-01 03:00:00      NaN
2021-01-01 04:00:00      NaN

前向填充

可以看到，上采样后的数据中出现了很多 NaN 值。接下来，我们将使用前向填充方法来填充这些 NaN 值。

df.ffill(inplace=True)
print(df.head())

输出结果如下：

                     quantity
date                         
2021-01-01 00:00:00      7.0
2021-01-01 01:00:00      7.0
2021-01-01 02:00:00      7.0
2021-01-01 03:00:00      7.0
2021-01-01 04:00:00      7.0

可以发现，上采样后的数据已经被填充了。前向填充的方法是将空缺的值用前面的非空缺值进行填充，可以保留时间序列数据的趋势。

总结

本文介绍了如何使用 pandas 中的前向填充方法来处理上采样后的时间序列数据。前向填充可以保留时间序列数据的趋势，避免了数据中出现过多的 NaN 值，提高了数据的可用性。在实际应用中，应该根据数据的特点选择适合的填充方法。