Question

有人可以解释一下pandas中asfreq和resample方法之间的区别吗？什么时候应该使用什么？

Answer 1

resample比asfreq更通用。例如，使用resample我可以传递任意函数来对任意大小的二进制位中的Series或DataFrame对象执行分箱。 asfreq是一种更改DatetimeIndex对象频率的简明方法。它还提供填充功能。

正如pandas文档所述，asfreq是对date_range + reindex号召唤的精简包装。有关示例，请参阅here。

我在日常工作中使用的resample示例是通过重新采样大型布尔数组来计算1秒区间神经元的尖峰数，其中True表示“尖峰”和{{ 1}}表示“没有尖峰”。我可以像False一样简单。有点整洁！

如果您希望将large_bool.resample('S', how='sum')更改为具有不同的频率，同时在当前索引处保留相同的值，则可以使用

asfreq。

这是一个等价的例子：

DatetimeIndex

至于何时使用：它取决于你想到的问题......关心分享？

Answer 2

让我用一个例子来说明：

# generate a series of 365 days
# index = 20190101, 20190102, ... 20191231
# values = [0,1,...364]
ts = pd.Series(range(365), index = pd.date_range(start='20190101', 
                                                end='20191231',
                                                freq = 'D'))
ts.head()

output:
2019-01-01    0
2019-01-02    1
2019-01-03    2
2019-01-04    3
2019-01-05    4
Freq: D, dtype: int64

现在，按季度对数据进行重新采样：

ts.asfreq(freq='Q')

output:
2019-03-31     89
2019-06-30    180
2019-09-30    272
2019-12-31    364
Freq: Q-DEC, dtype: int64

asfreq()返回一个Series对象，其中包含每个季度的最后一天。

ts.resample('Q')

output:
DatetimeIndexResampler [freq=<QuarterEnd: startingMonth=12>, axis=0, closed=right, label=right, convention=start, base=0]

重新采样返回DatetimeIndexResampler，您看不到其中的实际内容。将其视为groupby方法。它创建bins（组）的列表：

bins = ts.resample('Q')
bin.groups

output:
 {Timestamp('2019-03-31 00:00:00', freq='Q-DEC'): 90,
 Timestamp('2019-06-30 00:00:00', freq='Q-DEC'): 181,
 Timestamp('2019-09-30 00:00:00', freq='Q-DEC'): 273,
 Timestamp('2019-12-31 00:00:00', freq='Q-DEC'): 365}

到目前为止，除了返回类型外，其他都没有什么不同。让我们计算每个季度的平均值：

# (89+180+272+364)/4 = 226.25
ts.asfreq(freq='Q').mean()

output:
226.25

应用mean()时，它将输出所有值的平均值。请注意，这不是每个季度的平均值，而是每个季度最后一天的平均值。

要计算每个季度的平均值：

ts.resample('Q').mean()

output:
2019-03-31     44.5
2019-06-30    135.0
2019-09-30    226.5
2019-12-31    318.5

You can perform more powerful operations with resample()比asfreq()。

将resample视为groupby +您可以在groupby之后调用的每种方法（例如，均值，求和，应用，命名）。

将asfreq视为具有有限fillna()功能的过滤器机制（在fillna（）中，您可以指定limit，但asfreq（）不支持它）。

asfreq和resample之间的区别

2 个答案: