最后一次降采样时如何获得NAN

问题描述

我想对一些时间序列数据进行下采样，以获取每个季度的最后一个值：

import numpy as np
import pandas as pd

index = pd.date_range(start='2020',freq='M',periods=6)
data = np.ones(6)
data[4:6] = np.nan

datetime
2020-01-31    1.0
2020-02-29    1.0
2020-03-31    1.0
2020-04-30    1.0
2020-05-31    NaN
2020-06-30    NaN
Freq: M,dtype: float64

我的要求是，如果最后一个值是nan，则降采样后的值也应该是nan，而不是细分中的最后一个非nan值。 到4/30为止，这将是1.0，我们不希望这样。我们第二季度需要NAN。

根据文档，您可以将.last（）与“ min_count”关键字一起使用，但实际上会失败-熊猫报告挂起的错误报告。这不只是问题。

datetime.resample('Q').last(min_count=3)

---

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-bd5dfd934676> in <module>
----> 1 datetime.resample('Q').last(min_count=3)

~/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/resample.py in g(self,_method,*args,**kwargs)
    934 
    935     def g(self,_method=method,**kwargs):
--> 936         nv.validate_resampler_func(_method,args,kwargs)
    937         return self._downsample(_method)
    938 

~/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/compat/numpy/function.py in validate_resampler_func(method,kwargs)
    383             )
    384         else:
--> 385             raise TypeError("too many arguments passed in")
    386 
    387 

TypeError: too many arguments passed in

在解决之前，我该如何实现我的目标？

解决方法

可能会解决此问题： Github issue #37768

同时，这是一种解决方法：

df = pd.DataFrame(datetime,columns =['data'])
df.fillna(1234.56789,inplace=True)  # unique and not in your data
df2 = df.resample('Q').last()
df2['data']=np.where(df2['data']==1234.56789,np.nan,df2['data'])

df2

data
2020-03-31  1.0
2020-06-30  NaN