0

我有以下测试数据框：


                 data
date                  
2021-03-01  3968513.99
2021-03-02  5909640.34
2021-03-03  6452578.11
2021-03-04  7260439.94
2021-03-05  6659379.74
2021-03-08  6693275.88
2021-03-09  6861187.90
2021-03-10  6716384.27
2021-03-11  6772700.54
2021-03-12  6461420.20
2021-03-15  6005397.14
2021-03-16  4695128.31
2021-03-17  4271115.19
2021-03-18  3927571.69
2021-03-19  3329363.28
2021-03-22  3395927.62
2021-03-23  3163365.76
2021-03-24  2876007.38
2021-03-25  2812801.36
2021-03-26  2854624.55
2021-03-29  2893050.72
2021-03-30  2094476.41
2021-03-31  1923014.42
2021-04-01         NaN
2021-04-02         NaN
2021-04-05         NaN
2021-04-06  1428389.82
2021-04-07  1381988.35
2021-04-08  1256461.70
2021-04-09  1324881.19
2021-04-12  1374734.95
2021-04-13  1261978.35

当我运行以下但是重新采样和填充时：

test_df.resample("B").ffill()

我得到与上面完全相同的结果，即没有填充任何内容。4 月的前几个日期仍然是 NaN。

我正在尝试计算 resample 在这里执行的确切逻辑，即使我将限制设置为非常大（例如 60），它仍然无法填充这些值。

编辑：当您从测试数据中完全删除 NaN 行时， ffill 在添加日期本身时可以正常工作。

4

1 回答 1

0

使用fillna或ffill在重新采样之前应该可以解决问题。下面是一些带有 mean() 聚合方法的代码：

df.fillna(method='ffill').resample('B').mean()
于 2022-01-12T14:20:27.837 回答