Python Pandas v0.18+:有没有办法在不填充 NA 的情况下对数据帧进行重采样?
Python Pandas v0.18+: is there a way to resample a dataframe without filling NAs?
我想知道是否有一种方法可以对 DataFrame
重新采样,而不必立即决定如何填充 NA。
我尝试了以下方法但收到了未来警告:
FutureWarning: .resample() is now a deferred operation use .resample(...).mean() instead of .resample(...)
代码:
import pandas as pd
dates = pd.date_range('2015-01-01', '2016-01-01', freq='BM')
dummy = [i for i in range(len(dates))]
df = pd.DataFrame({'A': dummy})
df.index = dates
df.resample('B')
有没有更好的方法来做到这一点,不显示警告?
谢谢。
print (df.resample('B').asfreq())
A
2015-01-30 0.0
2015-02-02 NaN
2015-02-03 NaN
2015-02-04 NaN
2015-02-05 NaN
2015-02-06 NaN
2015-02-09 NaN
2015-02-10 NaN
2015-02-11 NaN
2015-02-12 NaN
2015-02-13 NaN
2015-02-16 NaN
2015-02-17 NaN
2015-02-18 NaN
2015-02-19 NaN
2015-02-20 NaN
2015-02-23 NaN
2015-02-24 NaN
2015-02-25 NaN
2015-02-26 NaN
2015-02-27 1.0
2015-03-02 NaN
2015-03-03 NaN
2015-03-04 NaN
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我想知道是否有一种方法可以对 DataFrame
重新采样,而不必立即决定如何填充 NA。
我尝试了以下方法但收到了未来警告:
FutureWarning: .resample() is now a deferred operation use .resample(...).mean() instead of .resample(...)
代码:
import pandas as pd
dates = pd.date_range('2015-01-01', '2016-01-01', freq='BM')
dummy = [i for i in range(len(dates))]
df = pd.DataFrame({'A': dummy})
df.index = dates
df.resample('B')
有没有更好的方法来做到这一点,不显示警告?
谢谢。
print (df.resample('B').asfreq())
A
2015-01-30 0.0
2015-02-02 NaN
2015-02-03 NaN
2015-02-04 NaN
2015-02-05 NaN
2015-02-06 NaN
2015-02-09 NaN
2015-02-10 NaN
2015-02-11 NaN
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2015-02-25 NaN
2015-02-26 NaN
2015-02-27 1.0
2015-03-02 NaN
2015-03-03 NaN
2015-03-04 NaN
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