11.6 重新取樣和頻率轉換

11.6.2 向上取樣和插值

1.向上取樣：從低頻率轉換到高頻率，不需要聚合

示例：帶有每週資料的DataFrame（見圖11-1）

       當對這些資料使用聚合函式時，每一組只有一個值，並且會在間隙中產生缺失值。我們使用asfreq方法在不聚合的情況下轉換到高頻率。

圖11-1：asfreq方法

2.fillna和reindex方法中可用的填充或插值方法可用於重取樣（見圖11-2）

圖11-2：填充

注：新的日期索引根本不需要與舊的索引重疊（見圖11-3）

圖11-3：新的日期索引

11.6.3 使用區間進行重新取樣

1.以區間為索引的資料進行取樣與時間戳的情況類似，向下取樣（如圖11-4）

圖11-4：以區間為索引的資料進行取樣

2.向上取樣

向上取樣更為細緻，必須在重新取樣前決定新頻率中在時間段的哪一端放置數值，就像asfreq方法一樣。convention引數預設值是’start'，但也可以是'end'。（見圖11-5）

圖11-5：向上取樣

3.由於區間涉及時間範圍，向上取樣和向下取樣就更為嚴格：

· 在向下取樣中，目標頻率必須是原頻率的子區間。

· 在向上取樣中，目標頻率必須是原頻率的父區間。

如果不滿足這些規則，將會引起異常。這主要會影響每季度、每年和每週的頻率。例如，根據Q-MAR定義的時間範圍將只和A-MAR、A-JUN、A-SEP和A-DEC保持一致（見圖11-6）

圖11-6：Q-MAR定義的時間範圍