使用重采样到大熊猫

这里对齐多个时间序列的设置代码：使用重采样到大熊猫

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)

这里就是数据看起来像一个表（未显示对APOL 3个值）：

enter image description here

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。

下面是与fill_method = 'ffill' 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：

enter image description here

注意一下最近在每个系列数字不用排队。

这里与fill_method = 'bfill' 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：

enter image description here

此外，最近的一系列数字，不用排队。

这是这种情况下的预期产出resample()？

我能做些什么来获得结果，其中最新的3个数字是否一致，其他所有内容是否相符？

编辑：这是所期望的输出是什么样子：

enter image description here

来源

2012-11-01 dshap

，你能告诉我们你想要的最终输出，以确保我们了解你想达到什么。 – root

只编辑了问题并添加了所需的最终输出。目标（如果不是没有说）是以编程方式得到这个，所以为某些非自动检测的方式调整每个系列的不同resample params不幸的是没有帮助 – dshap

@root，我的期望输出是否有意义？这个问题有什么问题吗？（我看到有一个downvote）。非常感谢你。 – dshap

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

来源

2012-11-01 23:21:40 root

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