Python 在熊猫的使用上遗漏了一些东西'；asfreq法

考虑以下代码：

    r = pandas.date_range(datetime(2014,5,26),datetime(2014,6,6))
    ts = pandas.Series(np.random.randn(len(r)), index=r)
    print(ts.asfreq(pandas.DateOffset(days=5),how='end'))

我认为我没有正确理解如何使用“how”参数。 使用上面的代码，我希望从最后开始，asfreq的结果每5天返回一次。我仍然得到：

2014-05-26    0.456856
2014-05-31   -0.552287
2014-06-05    0.169554
Freq: <DateOffset: kwds={'days': 5}>, dtype: float64

现在产生差异并得到完全相同的结果

然后，我看到pandas.Series.asfreq的文档中提到了以下内容：

how : {‘start’, ‘end’}, default end
    For PeriodIndex only, see PeriodIndex.asfreq

，这指出了问题所在，因为在我的示例中，我需要使用DatetimeIndex

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那么，我的问题是，在我的示例中，对于结束日期为2014-6-6的范围，无论我在该范围上设置的开始日期是什么，始终返回最后一个点为2014-05-30的序列的正确调用是什么？asfreq似乎不适用于递减索引，因此反转索引似乎也不是一个选项…

要回答您的问题，这里需要解决几个问题：

首先，我不太明白在这里使用DateOffset的意义，您可以简单地将其替换为“5D”，它将生成相同的结果

其次，更好的做法是使用period_range生成时间索引。第三点后显示了一个示例

最后，当使用“如何”选项时，您似乎不理解asfreq在做什么。简而言之，当asfreq中的“freq”设置为更大的频率（或更小的时间间隔）时，将使用“how”选项。让我用下面的例子来说明这一点：

import pandas as pd
import numpy as np
rng = pd.period_range('20140526','20140606')

如果我将频率设置为“开始”：

结果是：

PeriodIndex(['2014-05-26 00:00', '2014-05-27 00:00', '2014-05-28 00:00',
         '2014-05-29 00:00', '2014-05-30 00:00', '2014-05-31 00:00',
         '2014-06-01 00:00', '2014-06-02 00:00', '2014-06-03 00:00',
         '2014-06-04 00:00', '2014-06-05 00:00', '2014-06-06 00:00'],
        dtype='int64', freq='H')

所有时间都设置为当天的00:00

但是，如果“如何”设置为“结束”

结果是：

PeriodIndex(['2014-05-26 23:00', '2014-05-27 23:00', '2014-05-28 23:00',
         '2014-05-29 23:00', '2014-05-30 23:00', '2014-05-31 23:00',
         '2014-06-01 23:00', '2014-06-02 23:00', '2014-06-03 23:00',
         '2014-06-04 23:00', '2014-06-05 23:00', '2014-06-06 23:00'],
        dtype='int64', freq='H')

所有小时都设置为23:00，换句话说，是每天的最后一个小时时间戳

所以这里的要点是：“how”只有在新频率（小时）大于旧频率（天）时才有用。但在这种情况下，您并不是对时间序列进行子集设置或重新采样，而是根据新的频率为每个时间点提供一个新的索引

至于如何实现您的目标，既然您在所有重要时间点前加了前缀，为什么不使用这些时间点创建一个期间索引：

r = pd.period_range('20140530','20140609',freq="5D")
print(r)
PeriodIndex(['2014-05-30', '2014-06-04', '2014-06-09'], dtype='int64', freq='5D')

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请展示你想要的产品？

print(rng.asfreq('H', how='end'))

PeriodIndex(['2014-05-26 23:00', '2014-05-27 23:00', '2014-05-28 23:00',
         '2014-05-29 23:00', '2014-05-30 23:00', '2014-05-31 23:00',
         '2014-06-01 23:00', '2014-06-02 23:00', '2014-06-03 23:00',
         '2014-06-04 23:00', '2014-06-05 23:00', '2014-06-06 23:00'],
        dtype='int64', freq='H')

r = pd.period_range('20140530','20140609',freq="5D")
print(r)
PeriodIndex(['2014-05-30', '2014-06-04', '2014-06-09'], dtype='int64', freq='5D')