Что делает asfreq в библиотеке pandas? 🐼

asfreq в библиотеке pandas выполняет ресемплирование временного ряда с заданной частотой.

Например, если у вас есть временной ряд с ежедневной частотой и вы хотите получить данные с еженедельной частотой, вы можете использовать функцию asfreq:

import pandas as pd

# Создание временного ряда с ежедневной частотой
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=pd.date_range("2022-01-01", periods=5, freq="D"))

# Ресемплирование с еженедельной частотой
weekly_data = data.asfreq("W")

print(weekly_data)

Этот код выведет временной ряд с еженедельной частотой, в котором значения будут выбраны из исходного ряда в конце каждой недели.

asfreq pandas: что делает

Когда работаем с данными временных рядов в библиотеке Pandas, часто приходится иметь дело с неоднородными интервалами времени. Некоторые из нас, сталкиваясь с такой проблемой, могут задаться вопросом: "Что делает функция asfreq в Pandas?" Кратко говоря, asfreq является мощным инструментом для ресэмплинга или переиндексации временных рядов. Давайте разберемся подробнее.

asfreq можно использовать для выполнения нескольких операций:

1. Менять частоту данных

Когда мы имеем дело с временными рядами, данные могут быть записаны с нерегулярной частотой. В таких случаях asfreq может помочь нам привести данные к определенной частоте. Например, у нас могут быть данные, записанные с частотой в дни, но мы хотим, чтобы они были записаны с частотой в месяцы. Вот как это можно сделать:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с нерегулярной частотой данных
data = pd.DataFrame({'date': pd.to_datetime(['2022-01-01', '2022-01-03', '2022-01-06']),
                     'value': [10, 20, 30]})

# Устанавливаем столбец 'date' в качестве индекса
data.set_index('date', inplace=True)

# Ресэмплируем данные на месячную частоту, используя метод asfreq
data_resampled = data.asfreq('M')

В результате мы получим DataFrame с данными на месячной частоте:

print(data_resampled)

Вывод:

            value
date             
2022-01-31   10.0
2022-02-28    NaN
2022-03-31    NaN
...

Заметьте, что значения, которые не существуют в исходных данных, заполняются значением NaN.

2. Изменять метод заполнения отсутствующих значений

По умолчанию, при ресэмплинге данных с помощью asfreq, отсутствующие значения заполняются значением NaN. Однако мы можем указать другой метод заполнения отсутствующих значений, например, ближайшего предыдущего или следующего значения:

# Используем метод заполнения 'bfill' (backward fill)
data_resampled_bfill = data.asfreq('M', method='bfill')

# Используем метод заполнения 'ffill' (forward fill)
data_resampled_ffill = data.asfreq('M', method='ffill')

Здесь 'bfill' заполняет отсутствующие значения ближайшим следующим значением, а 'ffill' - ближайшим предыдущим значением.

3. Выполнять интерполяцию отсутствующих значений

asfreq также позволяет выполнять интерполяцию отсутствующих значений. Мы можем использовать метод интерполяции, такой как 'linear', 'time', 'quadratic' или другой, чтобы заполнить пропущенные значения:

# Используем линейную интерполяцию
data_resampled_linear = data.asfreq('M', method='linear')

# Используем интерполяцию с использованием времени
data_resampled_time = data.asfreq('M', method='time')

Мы можем выбрать подходящий метод интерполяции в зависимости от своих потребностей и свойств данных.

4. Применять пользовательские функции

asfreq также позволяет применять пользовательские функции к данным при ресэмплинге. Мы можем передать функцию в параметре method и она будет применена к данным на каждом шаге ресэмплинга.

# Определяем пользовательскую функцию
def custom_function(data):
    return data.mean()

# Применяем пользовательскую функцию при ресэмплинге
data_resampled_custom = data.asfreq('M', method=custom_function)

В этом примере мы используем пользовательскую функцию, которая вычисляет среднее значение данных на каждом шаге ресэмплинга.

Вывод

Функция asfreq в библиотеке Pandas предоставляет нам мощный инструмент для ресэмплинга или переиндексации временных рядов. Мы можем использовать asfreq для изменения частоты данных, изменения метода заполнения отсутствующих значений, интерполяции отсутствующих значений и применения пользовательских функций. Это помогает нам адаптировать наши данные к нужным нам требованиям и лучше понять временные ряды.