在Pandas中的重采样:当所有值都为NaN，但仍然使用skipna=True时，如何获取NaN？

在Pandas中的重采样操作是指将时间序列数据从一个频率转换为另一个频率的过程。当所有值都为NaN，但仍然使用skipna=True时，可以通过设置min_periods参数来获取NaN。

在Pandas中，重采样操作可以使用resample()函数来实现。当所有值都为NaN时，可以通过设置min_periods参数为0来获取NaN值。具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个时间序列数据
data = pd.Series([float('nan'), float('nan'), float('nan')])

# 重采样操作
resampled_data = data.resample('D', skipna=True, min_periods=0).mean()

print(resampled_data)

在上述代码中，我们创建了一个包含三个NaN值的时间序列数据。然后使用resample()函数进行重采样操作，设置频率为'D'（每天），skipna参数为True，min_periods参数为0。最后打印重采样后的数据，可以看到结果仍然为NaN。

关于Pandas中重采样的更多信息，可以参考腾讯云的相关文档：Pandas重采样。