pandas.core.resample.Resampler.nearest#

окончательный Resampler.ближайший(limit=None)[источник]#

Передискретизация с использованием ближайшего значения.

При ресемплинге данных могут появляться пропущенные значения (например, когда частота ресемплинга выше исходной частоты). ближайший метод заменит NaN значения, которые появились в ресемплированных данных, со значением из ближайшего элемента последовательности, на основе значения индекса. Пропущенные значения, существовавшие в исходных данных, не будут изменены. Если limit если задано, заполнить только это количество значений в каждом направлении для каждого из исходных значений.

Параметры:

limitint, необязательный: Лимит количества значений для заполнения.

Возвращает:

Series или DataFrame: Увеличенная по частоте Series или DataFrame с NaN значения заполнены их ближайшими значениями.

Смотрите также

backfill: Заполнить новые пропущенные значения в передискретизированных данных обратным заполнением.
pad: Прямое заполнение NaN значения.

Примеры

>>> s = pd.Series([1, 2],
...               index=pd.date_range('20180101',
...                                   periods=2,
...                                   freq='1h'))
>>> s
2018-01-01 00:00:00    1
2018-01-01 01:00:00    2
Freq: h, dtype: int64

>>> s.resample('15min').nearest()
2018-01-01 00:00:00    1
2018-01-01 00:15:00    1
2018-01-01 00:30:00    2
2018-01-01 00:45:00    2
2018-01-01 01:00:00    2
Freq: 15min, dtype: int64

Ограничить количество апсемплированных значений, заполненных ближайшими:

>>> s.resample('15min').nearest(limit=1)
2018-01-01 00:00:00    1.0
2018-01-01 00:15:00    1.0
2018-01-01 00:30:00    NaN
2018-01-01 00:45:00    2.0
2018-01-01 01:00:00    2.0
Freq: 15min, dtype: float64