使用resample()和apply()只填充特定日期范围的连续期间...有什么想法吗？

对于使用resample()和apply()只填充特定日期范围的连续期间的问题，我可以提供以下解答：

首先，resample()是一个用于对时间序列数据进行重采样的函数，它可以将数据从一个频率转换为另一个频率。而apply()是一个用于在数据上应用自定义函数的函数。

如果想要在特定日期范围内填充连续期间的数据，可以先使用resample()函数将数据按照需要的频率进行重采样，然后使用apply()函数应用一个自定义的填充函数，来填充缺失的日期。

以下是一种可能的实现思路：

首先，使用resample()函数将原始时间序列数据按照需要的频率进行重采样，得到一个包含缺失日期的数据框或序列。
创建一个填充函数，该函数可以接受一个日期作为参数，并返回填充后的数据。
使用apply()函数在重采样后的数据上应用填充函数，对缺失的日期进行填充。

这样，通过结合resample()和apply()函数，我们可以只填充特定日期范围的连续期间。

对于云计算领域相关的建议，我建议您了解腾讯云的产品和服务。腾讯云是中国领先的云计算服务提供商，提供丰富的云计算产品和解决方案。以下是一些腾讯云的相关产品和链接：

腾讯云计算产品：https://cloud.tencent.com/product
腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云对象存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai

请注意，以上仅提供了一些示例产品和链接，腾讯云的产品和服务范围广泛，建议根据具体需求进一步了解和选择适合的产品。同时，还请注意了解和遵守相关的服务条款和政策。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

时间序列的重采样和pandas的resample方法介绍

1、指定列名默认情况下，Pandas的resample()方法使用Dataframe或Series的索引，这些索引应该是时间类型。但是，如果希望基于特定列重新采样，则可以使用on参数。...2、指定开始和结束的时间间隔 closed参数允许重采样期间控制打开和关闭间隔。...3、输出结果控制 label参数可以在重采样期间控制输出结果的标签。默认情况下，一些频率使用组内的右边界作为输出标签，而其他频率使用左边界。...所以需要对间隙的数据进行填充，填充一般使用以下几个方法：向前填充-前一个可用的值填充缺失的值。可以使用limit参数限制正向填充的数量。...使用apply方法将数据重新采样到每周的频率，并应用自定义聚合函数。

7463 0

pandas时间序列常用方法简介

01 创建 pandas时间序列创建最为常用的有以下2种方式： pd.date_range()，创建指定日期范围，start、end和periods三个参数任意指定2个即可，另有频率、开闭端点、时区等参数可选...3.分别访问索引序列中的时间和B列中的日期，并输出字符串格式 ? 03 筛选处理时间序列的另一个常用需求是筛选指定范围的数据，例如选取特定时段、特定日期等。...实现这一目的，个人较为常用的有3种方法：索引模糊匹配，这实际上算是pandas索引访问的一个通用策略，所以自然在时间筛选中也适用 truncate，截断函数，通过接受before和after参数，实现筛选特定范围内的数据...04 重采样重采样是pandas时间序列中的一个特色操作，在有些连续时间记录需要按某一指定周期进行聚合统计时尤为有效，实现这一功能的函数主要是resample。...关于pandas时间序列的重采样，再补充两点：1.重采样函数可以和groupby分组聚合函数组合使用，可实现更为精细的功能，具体可参考Pandas中groupby的这些用法你都知道吗一文；2.重采样过程中

5.8K1 0

Python 数据分析（PYDA）第三版（五）

表 11.3：特定于区域的日期格式化类型描述 %a 缩写的星期几名称 %A 完整的星期几名称 %b 缩写的月份名称 %B 完整的月份名称 %c 完整的日期和时间（例如，‘周二 2012 年 5 月...幸运的是，pandas 具有一整套标准时间序列频率和重新采样工具（稍后在重新采样和频率转换中更详细地讨论），可以推断频率并生成固定频率的日期范围。...生成日期范围虽然我之前没有解释过，但pandas.date_range负责根据特定频率生成具有指定长度的DatetimeIndex： In [74]: index = pd.date_range("2012...在使用resample对数据进行下采样时，有几件事需要考虑：每个间隔的哪一侧是关闭的如何为每个聚合的箱子打标签，可以是间隔的开始或结束为了说明，让我们看一些一分钟频率的数据： In [...这主要影响季度、年度和每周频率；例如，由Q-MAR定义的时间跨度只与A-MAR、A-JUN、A-SEP和A-DEC对齐： In [238]: annual_frame.resample("Q-MAR")

1430 0

数据科学 IPython 笔记本 7.14 处理时间序列

Python 中的日期和时间 Python 世界有许多可用的日期，时间，增量和时间跨度表示。...，而是使用起始点和周期数量来指定日期范围： pd.date_range('2015-07-03', periods=8) ''' DatetimeIndex(['2015-07-03', '2015-...一般情况下，索引数据的优势（操作期间的自动对齐，直观的数据切片和访问等）仍然有效，并且 Pandas 提供了一些额外的时间序列特定的操作。我们将以一些股票价格数据为例，看看其中的一些。...对于上采样，resample()和asfreq()在很大程度上是等效的，尽管resample有更多可用的选项。在这种情况下，两种方法的默认设置是将上采样点留空，即填充 NA 值。...底部面板显示填补空白的两种策略之间的差异：向前填充和向后填充。时间平移另一种常见的时间序列特定的操作是按时间平移数据。Pandas 有两个密切相关的计算方法：shift()和tshift()。

4.6K2 0

气象编程 |Pandas处理时序数据

'选项，表示定制，需要联合weekmask参数和holidays参数使用例如现在需要将工作日中的周一、周二、周五3天保留，并将部分holidays剔除 weekmask = 'Mon Tue Fri...定制offset，可以指定weekmask和holidays参数（思考为什么三个都是一个值） pd.Series(pd.offsets.CDay(3,weekmask='Wed Fri',holidays...（b）rolling的apply聚合使用apply聚合时，只需记住传入的是window大小的Series，输出的必须是标量即可，比如如下计算变异系数 s.rolling(window=50,min_periods...【问题四】给定一组非连续的日期，怎么快速找出位于其最大日期和最小日期之间，且没有出现在该组日期中的日期？ ? 5.2....【练习二】继续使用上一题的数据，请完成下列问题：（a）以50天为窗口计算滑窗均值和滑窗最大值（min_periods设为1） ?

4.2K5 1

时间序列的操作

产生一定范围内的时间数据 pandas.date_range()可以产生一定时间范围内的时间数据，具体参数如下： start：起始时间 end：结束时间 periods：时间间隔 freq：步长，默认为...D，表示按天为步长这里有一个特殊的地方，如果指定了start和end，则periods是不需要指定的，而若只指定了start和periods，则可以根据这两个自动算出end。...采样采样的方法和标准有很多，假设这里采用按月份采样的方法，即每个月的数据作为一个数据点，一共是12个数据点。...结果的index为每月最后一天的日期。 bfill和ffill 这是resample的两个方法，用于数据的填充。...当采样频率提高之后，可能导致原始数据不够，例如s1是按照“日”为单位进行排列的，如果按照小时进行采样的话必然不能采，所以可以使用bfill和ffill对数据进行填充。 ?

1.2K1 0

Pandas处理时序数据（初学者必会）！

'选项，表示定制，需要联合weekmask参数和holidays参数使用例如现在需要将工作日中的周一、周二、周五3天保留，并将部分holidays剔除 weekmask = 'Mon Tue Fri'...定制offset，可以指定weekmask和holidays参数（思考为什么三个都是一个值） pd.Series(pd.offsets.CDay(3,weekmask='Wed Fri',holidays...（b）rolling的apply聚合使用apply聚合时，只需记住传入的是window大小的Series，输出的必须是标量即可，比如如下计算变异系数 s.rolling(window=50,min_periods...【问题四】给定一组非连续的日期，怎么快速找出位于其最大日期和最小日期之间，且没有出现在该组日期中的日期？ ? 5.2....【练习二】继续使用上一题的数据，请完成下列问题：（a）以50天为窗口计算滑窗均值和滑窗最大值（min_periods设为1） ?

3.1K3 0

Pandas学习笔记之时间序列总结

日期和时间数据有如下几类来源，我们会在本节中进行讨论：时间戳代表着一个特定的时间点（例如 2015 年 7 月 4 日上午 7 点）。...重新采样和改变频率对于时间序列数据来说有一个很普遍的需求是对数据根据更高或更低的频率进行重新取样。这可以通过resample()方法或更简单的asfreq()方法来实现。...对于采用更高频率的取样来说，resample()和asfreq()方法大体上是相同的，虽然 resample 有着更多的参数。在这个例子中，默认的方式是将更高频率的采样点填充为空值，即 NA 值。...上面的子图表是默认的：非工作日的数据点被填充为 NA 值，因此在图中没有显示。下面的子图表展示了两种不同填充方法的差别：前向填充和后向填充。时间移动另一个普遍的时间序列相关操作是移动时间。...和 groupby 操作一样，aggregate()和apply()方法可以在滚动窗口上实现自定义的统计计算。

4.1K4 2

《利用Python进行数据分析·第2版》第11章时间序列11.1 日期和时间数据类型及工具11.2 时间序列基础11.3 日期的范围、频率以及移动11.4 时区处理时区本地化和转换11.5 时期及其

比如说，它会把一些原本不是日期的字符串认作是日期（比如"42"会被解析为2042年的今天）。 datetime对象还有一些特定于当前环境（位于不同国家或使用不同语言的系统）的格式化选项。...幸运的是，pandas有一整套标准时间序列频率以及用于重采样、频率推断、生成固定频率日期范围的工具。...表11-4列出了pandas中的频率代码和日期偏移量类。笔记：用户可以根据实际需求自定义一些频率类以便提供pandas所没有的日期逻辑，但具体的细节超出了本书的范围。...resampling的填充和插值方式跟fillna和reindex的一样： In [225]: frame.resample('D').ffill() Out[225]: Colorado...图11-9 3只股票6个月的回报与标准普尔500指数的相关系数用户定义的移动窗口函数 rolling_apply函数使你能够在移动窗口上应用自己设计的数组函数。

6.5K6 0

Pandas时序数据处理入门

因为我们的具体目标是向你展示下面这些: 1、创建一个日期范围 2、处理时间戳数据 3、将字符串数据转换为时间戳 4、数据帧中索引和切片时间序列数据 5、重新采样不同时间段的时间序列汇总/汇总统计数据 6...首先导入我们将使用的库，然后使用它们创建日期范围 import pandas as pd from datetime import datetime import numpy as npdate_rng...df[df.index.day == 2] } 顶部是这样的: 我们还可以通过数据帧的索引直接调用要查看的日期： df['2018-01-03'] } 在特定日期之间选择数据如何df['2018-01-...让我们在原始df中创建一个新列，该列计算3个窗口期间的滚动和，然后查看数据帧的顶部： df['rolling_sum'] = df.rolling(3).sum() df.head(10) } 我们可以看到...以下是在处理时间序列数据时要记住的一些技巧和要避免的常见陷阱： 1、检查您的数据中是否有可能由特定地区的时间变化（如夏令时）引起的差异。

4.1K2 0

Pandas DateTime 超强总结

') 我们可以看到它创建了一个代表 2021 年期间的 Period 对象，而“A-DEC”表示该期间是年度的，在 12 月结束 Period 对象提供了许多有用的方法和属性。...所以我们可以使用所有适用于 Timestamp 对象的方法和属性创建时间序列数据框首先，让我们通过从 CSV 文件中读取数据来创建一个 DataFrame，该文件包含与连续 34 天每小时记录的 50...行，我们可以创建一个布尔掩码并使用 .loc 方法过滤特定日期范围内的行： mask = (df.datetime >= pd.Timestamp('2019-03-06')) & (df.datetime...，我们来看一些例子： df.loc['Apr 2019'] df.loc['8th April 2019'] df.loc['April 05, 2019 5pm'] 我们还可以使用 .loc 方法对日期范围内的行进行切片...虽然我们可以使用 resample() 方法进行上采样和下采样，但我们将重点介绍如何使用它来执行下采样，这会降低时间序列数据的频率——例如，将每小时的时间序列数据转换为每日或每日时间序列数据到每月以下示例返回服务器

5.4K2 0

时序数据库 InfluxDB（六）

01 — CQ 连续查询连续查询 Continuous Queries（ CQ ）是 InfluxDB 很重要的一项功能，它的作用是在 InfluxDB 数据库内部自动定期的执行查询，然后将查询结果存储到指定的...定位一个 measurement 的完整格式是： .. 使用当前数据库和默认 RP 的情况就只需要 measurement 。...连续查询会根据 GROUP BY time() 的时间间隔确定作用的数据，每次执行所针对的数据的时间范围是 [ now() - GROUP BY time() ，now() ) 。...你可以使用 WHERE 去过滤数据，但是 WHERE 里指定的时间范围会被忽略掉。 3、CQ 的执行结果？ CQ 会将执行结果存储到指定的 measurement ，但是存储的具体字段有哪些呢？...FOR EVERY 和 FOR 可以一起使用。

1.7K4 0

时间序列&日期学习笔记大全（下）

对s 序列所有日期进行偏移，偏移2个月 s + pd.DateOffset(months=2) # 偏移的是日，时分秒的时候，可以直接类似timedelta使用 s - pd.offsets.Day(2...重新采样 resample resample是一个基于时间的groupby方法，可以方便的用于频率转换，重采样功能非常灵活，允许指定许多不同的参数来控制频率转换和重采样操作。...'S', periods=1000),columns=['A', 'B', 'C']) # 和groupby函数使用方法类似 r = df.resample('3T') # group内求平均值 r.mean...() # 对指定列的group求平均值 r['A'].mean() # 对特定的几列的group求平均值 r[['A', 'B']].mean() # 对特定列的group求和，求平均值，求标准差 r[...DatetimeIndex，可以用on将日期列传入 # 按M（月份）来重新采样，传入日期列 df.resample('M', on='date').sum() # MultiIndex里有日期，那就用level

1.1K1 0

Python中的时间序列数据操作总结

在本文中，我们介绍时间序列数据的索引和切片、重新采样和滚动窗口计算以及其他有用的常见操作，这些都是使用Pandas操作时间序列数据的关键技术。...数据类型 Python 在Python中，没有专门用于表示日期的内置数据类型。一般情况下都会使用datetime模块提供的datetime对象进行日期时间的操作。...我们可以使用pandas的date_range方法定义一个日期范围。...这可以是'ffill'(向前填充)或'bfill'(向后填充)之类的字符串。采样 resample可以改变时间序列频率并重新采样。我们可以进行上采样(到更高的频率)或下采样(到更低的频率)。...因为我们正在改变频率，所以我们需要使用一个聚合函数(比如均值、最大值等)。 resample方法的参数: rule:数据重新采样的频率。

3.4K6 1

初学者使用Pandas的特征工程

建议全面执行EDA的主要原因之一是，我们可以对数据和创建新特征的范围有适当的了解。特征工程主要有两个原因：根据机器学习算法的要求准备和处理可用数据。大多数机器学习算法与分类数据不兼容。...估算这些缺失的值超出了我们的讨论范围，我们将只关注使用pandas函数来设计一些新特性。用于标签编码的replace() pandas中的replace函数动态地将当前值替换为给定值。...这就是为什么如果我们有一个带有很多类别的名义类别变量，那么我们更喜欢使用频率编码。频率编码是一种编码技术，用于将分类特征值编码到相应频率的编码技术。这将保留有关分布值的信息。...12-07-2020 01:00:45，看看这个日期，想想这个特定日期的所有可能组成部分。乍一看，我们可以知道我们有一天，月份，年份，小时，分钟和秒。...但是，并非每个变量都对模型有用，使用所有变量都意味着增加尺寸，甚至向模型馈入噪声。因此，仅提取与数据问题相关的那些变量至关重要。现在我们有了可以提取哪些变量的想法，剩下唯一的事情就是提取这些特征。

4.8K3 1

Pandas库常用方法、函数集合

这里列举下Pandas中常用的函数和方法，方便大家查询使用。...计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated: 标记重复的行...drop_duplicates: 删除重复的行 str.strip: 去除字符串两端的空白字符 str.lower和 str.upper: 将字符串转换为小写或大写 str.replace: 替换字符串中的特定字符...日期时间 to_datetime: 将输入转换为Datetime类型 date_range: 生成日期范围 to_timedelta: 将输入转换为Timedelta类型 timedelta_range...: 生成时间间隔范围 shift: 沿着时间轴将数据移动 resample: 对时间序列进行重新采样 asfreq: 将时间序列转换为指定的频率 cut: 将连续数据划分为离散的箱 period_range

2631 0

Pandas三百题

，只取结果的交集 pd.concat([df1,df4],axis=1,join='inner') 16 - concat｜横向拼接（取指定）在 14 题基础上，只取包含 df1 索引的部分 pd.concat...('now') Timestamp('2021-12-15 11:32:16.625393') 2-时间生成|指定范围使用pandas按天生成2021年1月1日至2021年9月1日的全部日期 pd.date_range...df1.info() 12 - 时间类型转换将 df1 和 df2 的日期列转换为 pandas 支持的时间格式 df1['日期'] = pd.to_datetime(df1['日期']) df2...'日期').resample('M').last() 27 - 日期重采样｜分钟 -> 日按日对 df2 进行重采样，保留每天最后一个数据 df2.set_index('时间').resample('...D').last() 28 - 日期重采样｜低频 -> 高频将 df2 的 5分钟数据改为 3分钟，缺失数据向前填充 df_3min = df2.set_index('时间').resample('

4.7K2 2

使用TabPy将时间序列预测与Tableau进行集成

本文旨在演示如何将模型与Tableau的分析扩展集成，并使其无缝使用。为什么Tableau?因为我喜欢它，而且我不能强调它是多么容易探索你的数据。...上面的代码告诉Tableau运行' Seasonal ARIMA Method '，该方法部署在TabPy上，有3个参数(日期、销售和月份到预测)，并返回' response '到Tableau的计算字段...这是因为当我们从Tableau传递原始数据集时，它没有这些用于未来日期的空记录。我所做的调整数据如下所示: ? 在添加需要预测的月份并将其传递给TabPy之后，上面的代码实际上扩展了日期范围。...此外，我们选择“显示缺失的值”为我们的日期字段。 ? 由于我们延长了日期范围，最后的日期和销售数字将被推到新的预测结束日期。...然而，我们只对预测感兴趣;我们可以排除这个数据点，或者在筛选框中使用LAST()=FALSE。你可以随意提出相同的想法。我们在Tableau的视觉发现中有一个很好的综合预测模型。

2.2K2 0

再见了！Pandas！！

选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式：通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。示例：选择索引为1的行的“Name”列的值。...填充缺失值 df.fillna(value) 使用方式：用指定值填充缺失值。示例：用均值填充所有缺失值。 df.fillna(df.mean()) 15....时间序列重采样 df.resample('D').sum() 使用方式：对时间序列数据进行重新采样。示例：将数据按天重新采样并求和。 df.resample('D').sum() 27....使用apply函数对列进行操作 df['NewColumn'] = df['Column'].apply(lambda x: x * 2) 使用方式：使用apply函数对某列的每个元素进行操作，可传递自定义函数...对于初学者，我建议可以花几个小时甚至再长点时间，一个一个的过一下，有一个整体的理解。之后在实际的使用中，就会方便很多。对于老coder，应该扫一眼就ok了。

1371 0

50个超强的Pandas操作！！

选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式：通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。示例：选择索引为1的行的“Name”列的值。...填充缺失值 df.fillna(value) 使用方式：用指定值填充缺失值。示例：用均值填充所有缺失值。 df.fillna(df.mean()) 15....日期时间处理 df['DateTimeColumn'] = pd.to_datetime(df['DateTimeColumn']) 使用方式：将字符串列转换为日期时间类型示例：将“Date”列转换为日期时间类型...时间序列重采样 df.resample('D').sum() 使用方式：对时间序列数据进行重新采样。示例：将数据按天重新采样并求和。 df.resample('D').sum() 27....使用apply函数对列进行操作 df['NewColumn'] = df['Column'].apply(lambda x: x * 2) 使用方式：使用apply函数对某列的每个元素进行操作，可传递自定义函数

3611 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云