pandas习题 208：asfreq() 改采样频率

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（编码题）现有 1 小时采样的电量数据，需按不同粒度重新采样并观察值的变化。

源数据如下：

import pandas as pd
idx = pd.date_range('2023-09-01 08:00', periods=5, freq='h')
s = pd.Series([100, 110, 108, 115, 120], index=idx, name='kWh')
print(s)

输出：

2023-09-01 08:00:00    100
2023-09-01 09:00:00    110
2023-09-01 10:00:00    108
2023-09-01 11:00:00    115
2023-09-01 12:00:00    120
Freq: H, Name: kWh, dtype: int64

要求：

用 asfreq() 将序列改为 30 分钟 频率，缺失值用 .ffill 前向填充。
再将结果改为 2 小时 频率，观察降采样后的值。
分别打印两次变换后的 Series 及其长度。

期望结果：

30 min 升采样 (9 rows):
2023-09-01 08:00:00    100
...
2023-09-01 12:00:00    120

2 hour 降采样 (3 rows):
2023-09-01 08:00:00    100
2023-09-01 10:00:00    108
2023-09-01 12:00:00    120

参考答案

代码如下：

import pandas as pd
idx = pd.date_range('2023-09-01 08:00', periods=5, freq='H')
s = pd.Series([100, 110, 108, 115, 120], index=idx, name='kWh')

# 1. 升采样 30 min，前向填充
ups = s.asfreq('30min').ffill()
print('30 min 升采样 (%d rows):' % len(ups))
print(ups)

# 2. 降采样 2 hour
downs = s.asfreq('2h')
print('\n2 hour 降采样 (%d rows):' % len(downs))
print(downs)

输出：

30 min 升采样 (9 rows):
2023-09-01 08:00:00    100
2023-09-01 08:30:00    100
2023-09-01 09:00:00    110
2023-09-01 09:30:00    110
2023-09-01 10:00:00    108
2023-09-01 10:30:00    108
2023-09-01 11:00:00    115
2023-09-01 11:30:00    115
2023-09-01 12:00:00    120
Freq: 30T, Name: kWh, dtype: int64

2 hour 降采样 (3 rows):
2023-09-01 08:00:00    100
2023-09-01 10:00:00    108
2023-09-01 12:00:00    120
Freq: 2H, Name: kWh, dtype: int64

答案解析

asfreq() 按新频率重新生成索引：高频缺值可用 ffill/bfill 填充；低频则直接取对应时间点的原始值，实现无损“变采样”。

（完）

pandas习题 208：asfreq() 改采样频率

参考答案

答案解析

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