Pandas TimeSeries resampleはNaNを生成します

Question

私はPandas TimeSeriesをリサンプリングしています。 timeseriesは、値が欠落しているバイナリ値（カテゴリ変数）で構成されますが、リサンプリング後にNaNが表示されます。これはどのように可能ですか？

それは敏感な情報であるので、私はここに例のデータを転記することはできませんが、私は作成して、次のようにシリーズをリサンプル：なしサンプルが存在しないので、もし

series = pd.Series(data, ts) 
series_rs = series.resample('60T', how='mean') 

Answer 1

upsamplingは、一定の時間間隔に変換し、 NaNが得られます。

紛失した値は、fill_method='bfill'、または転送の場合は、fill_method='ffill'またはfill_method='pad'で、逆に入力することができます。あなたがアップサンプリングした場合

import pandas as pd 

ts = pd.date_range('1/1/2015', periods=10, freq='100T') 
data = range(10) 
series = pd.Series(data, ts) 
print series 
#2015-01-01 00:00:00 0 
#2015-01-01 01:40:00 1 
#2015-01-01 03:20:00 2 
#2015-01-01 05:00:00 3 
#2015-01-01 06:40:00 4 
#2015-01-01 08:20:00 5 
#2015-01-01 10:00:00 6 
#2015-01-01 11:40:00 7 
#2015-01-01 13:20:00 8 
#2015-01-01 15:00:00 9 
#Freq: 100T, dtype: int64 
series_rs = series.resample('60T', how='mean') 
print series_rs 
#2015-01-01 00:00:00  0 
#2015-01-01 01:00:00  1 
#2015-01-01 02:00:00 NaN 
#2015-01-01 03:00:00  2 
#2015-01-01 04:00:00 NaN 
#2015-01-01 05:00:00  3 
#2015-01-01 06:00:00  4 
#2015-01-01 07:00:00 NaN 
#2015-01-01 08:00:00  5 
#2015-01-01 09:00:00 NaN 
#2015-01-01 10:00:00  6 
#2015-01-01 11:00:00  7 
#2015-01-01 12:00:00 NaN 
#2015-01-01 13:00:00  8 
#2015-01-01 14:00:00 NaN 
#2015-01-01 15:00:00  9 
#Freq: 60T, dtype: float64 
series_rs = series.resample('60T', how='mean', fill_method='bfill') 
print series_rs 
#2015-01-01 00:00:00 0 
#2015-01-01 01:00:00 1 
#2015-01-01 02:00:00 2 
#2015-01-01 03:00:00 2 
#2015-01-01 04:00:00 3 
#2015-01-01 05:00:00 3 
#2015-01-01 06:00:00 4 
#2015-01-01 07:00:00 5 
#2015-01-01 08:00:00 5 
#2015-01-01 09:00:00 6 
#2015-01-01 10:00:00 6 
#2015-01-01 11:00:00 7 
#2015-01-01 12:00:00 8 
#2015-01-01 13:00:00 8 
#2015-01-01 14:00:00 9 
#2015-01-01 15:00:00 9 
#Freq: 60T, dtype: float64