強制日期符合熊貓的給定頻率

假設我們有一個月的時間序列，可能缺少月份，並且在將數據加載到帶有DatetimeIndex的pandas Series對象中時，我們希望確保每個日期觀察結果都標記爲月末日期。但是，原始輸入日期可能會在本月的任何地方出現，因此我們需要強制它們進行月末觀測。強制日期符合熊貓的給定頻率

我首先想到的是做這樣的事情：

import pandas as pd 
pd.DatetimeIndex([datetime(2012,1,20), datetime(2012,7,31)], freq='M')

然而，這只是離開的日期爲爲[2012-01-20,2012-07-31]並不會強迫他們結束月份值[2012-01-31,2012-07-31]。

我的第二次嘗試：

ix = pd.DatetimeIndex([datetime(2012,1,20), datetime(2012,7,31)], freq='M') 
s = pd.Series(np.random.randn(len(ix)), index=ix) 
s.asfreq('M')

但是這給：

2012-01-31  NaN 
2012-02-29  NaN 
2012-03-31  NaN 
2012-04-30  NaN 
2012-05-31  NaN 
2012-06-30  NaN 
2012-07-31 0.79173 
Freq: M

爲asfreq函數的調用DatetimeIndex的date_range引擎蓋下。

如果我使用PeriodIndex而不是DatetimeIndex，此問題很容易解決;然而，我需要支持一些目前不支持PeriodIndex的頻率，據我所知，沒有辦法用我自己的Period頻率來擴展熊貓。

來源

2012-10-22 Abiel

爲您的最後一個例子是什麼輸出你想什麼呢？ – root

我只想要2012-01-31和2012-07-31的條目。但不是NaN，2012-01-31的價值應該是2012-01-20提供的。 – Abiel

這是一個解決辦法，但它的工作原理，而無需使用periodindex：

from pandas.tseries.offsets import * 

In [164]: s 
Out[164]: 
2012-01-20 -1.266376 
2012-07-31 -0.865573 

In [165]: s.index=s.index+MonthEnd(n=0) 

In [166]: s 
Out[166]: 
2012-01-31 -1.266376 
2012-07-31 -0.865573

來源

2012-10-22 19:35:51 root

謝謝，這是有效的。我之前曾嘗試過類似的方法，但並未考慮對MonthEnd使用n = 0參數，在這種情況下，這是非常重要的。 – Abiel

's = s.resample（'M'，fill_method ='ffill'）' –

強制日期符合熊貓的給定頻率

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