能否解释一下 pandas 中 asfreq 和 resample 方法的区别？什么时候应该使用什么？
最佳答案
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 bin 中的 Series 或 DataFrame 对象执行 binning。 asfreq 是一种更改 DatetimeIndex 对象频率的简洁方法。它还提供填充功能。
正如 pandas 文档所说，asfreq 是对 date_range 的调用 + 对 reindex 的调用的薄包装。见 here举个例子。
我在日常工作中使用的 resample 示例是通过对大型 bool 数组重新采样来计算 1 秒 bin 中神经元的尖峰数，其中 True 表示“尖峰”和 False 表示“没有尖峰”。我可以像 large_bool.resample('S', how='sum') 一样简单地做到这一点。有点整洁!
DatetimeIndex 更改为具有不同的频率同时在当前索引处保留相同的值时，可以使用 asfreq。
这是一个它们等价的例子:
In [6]: dr = date_range('1/1/2010', periods=3, freq=3 * datetools.bday)
In [7]: raw = randn(3)
In [8]: ts = Series(raw, index=dr)
In [9]: ts
Out[9]:
2010-01-01 -1.948
2010-01-06 0.112
2010-01-11 -0.117
Freq: 3B, dtype: float64
In [10]: ts.asfreq(datetools.BDay())
Out[10]:
2010-01-01 -1.948
2010-01-04 NaN
2010-01-05 NaN
2010-01-06 0.112
2010-01-07 NaN
2010-01-08 NaN
2010-01-11 -0.117
Freq: B, dtype: float64
In [11]: ts.resample(datetools.BDay())
Out[11]:
2010-01-01 -1.948
2010-01-04 NaN
2010-01-05 NaN
2010-01-06 0.112
2010-01-07 NaN
2010-01-08 NaN
2010-01-11 -0.117
Freq: B, dtype: float64
至于什么时候使用:这取决于您想到的问题...愿意分享吗？
关于python - asfreq 和 resample 之间的区别，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/18060619/
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