在pandas中使用resample来对齐多个时间序列[英] Using resample to align multiple timeseries in pandas

本文是小编为大家收集整理的关于在pandas中使用resample来对齐多个时间序列的处理方法,想解了在pandas中使用resample来对齐多个时间序列的问题怎么解决?在pandas中使用resample来对齐多个时间序列问题的解决办法?那么可以参考本文帮助大家快速定位并解决问题。

问题描述

这是设置代码:

import pandas
from datetime import datetime

a_values = [1728, 1635, 1733]
a_index = [datetime(2011, 10, 31), datetime(2012, 1, 31), datetime(2012, 4, 30)]
a = pandas.Series(data=a_values, index=a_index)

aa_values = [6419, 5989, 6006]
aa_index = [datetime(2011, 9, 30), datetime(2011, 12, 31), datetime(2012, 3, 31)]
aa = pandas.Series(data=aa_values, index=aa_index)

apol_values = [1100, 1179, 969]
apol_index = [datetime(2011, 8, 31), datetime(2011, 11, 30), datetime(2012, 2, 29)]
apol = pandas.Series(data=apol_values, index=apol_index)

以下是表格中的数据(未显示 APOL 的第三个值):

在此处输入图片描述

目标是将数据与日历季度标记对齐,以便可以比较 3 个数据集.看看下面的日期,2012 年 3 月、2011 年 12 月和 2011 年 9 月似乎是合理的对齐标记.

这是 fill_method='ffill' 的输出:

In [6]: a.resample('Q', fill_method='ffill')
Out[6]: 
2011-12-31    1728
2012-03-31    1635
2012-06-30    1733
Freq: Q-DEC

In [7]: aa.resample('Q', fill_method='ffill')
Out[7]: 
2011-09-30    6419
2011-12-31    5989
2012-03-31    6006
Freq: Q-DEC

In [8]: apol.resample('Q', fill_method='ffill')
Out[8]: 
2011-09-30    1100
2011-12-31    1179
2012-03-31     969
Freq: Q-DEC

看起来像这样:

在此处输入图片描述

注意每个系列中最近的数字是如何排列的.

这是 fill_method='bfill' 的输出:

In [9]: a.resample('Q', fill_method='bfill')
Out[9]: 
2011-12-31    1635
2012-03-31    1733
2012-06-30     NaN
Freq: Q-DEC

In [10]: aa.resample('Q', fill_method='bfill')
Out[10]: 
2011-09-30    6419
2011-12-31    5989
2012-03-31    6006
Freq: Q-DEC

In [11]: apol.resample('Q', fill_method='bfill')
Out[11]: 
2011-09-30    1179
2011-12-31     969
2012-03-31     NaN
Freq: Q-DEC

看起来像这样:

在此处输入图片描述

同样,该系列中的最新数字不对齐.

这是 resample() 在这种情况下的预期输出吗?

我可以做些什么来获得上面最近的 3 个数字对齐并且其他所有内容都遵循的结果?

编辑:这是所需输出的样子:

在此处输入图片描述

推荐答案

df1 = DataFrame({'a':a})
df2 = DataFrame({'aa':aa})
df3 = DataFrame({'apol':apol})
df=df1.append([df2,df3]).sort_index()
print df.resample('Q-APR',loffset='-1m').T

输出:

      2011-09-30  2011-12-31  2012-03-31
a           1728        1635        1733
aa          6419        5989        6006
apol        1100        1179         969

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