Python | Serie Pandas.asfreq()

La serie Pandas es un ndarray unidimensional con etiquetas de eje. No es necesario que las etiquetas sean únicas, pero deben ser de tipo hashable. El objeto admite la indexación basada en enteros y etiquetas y proporciona una gran cantidad de métodos para realizar operaciones relacionadas con el índice.

La función Pandas Series.asfreq()se utiliza para convertir TimeSeries a la frecuencia especificada. La función también proporciona un método de llenado para rellenar/rellenar los valores faltantes.

Sintaxis: Series.asfreq(freq, method=Ninguno, how=Ninguno, normalize=False, fill_value=Ninguno)

Parámetro:
freq: objeto DateOffset o
método de string: {‘backfill’/’bfill’, ‘pad’/’ffill’}, predeterminado Ninguno
cómo: solo para PeriodIndex, consulte PeriodIndex.asfreq
normalize: si restablecer el índice de salida a la medianoche
fill_value : valor a usar para valores faltantes

Devoluciones: convertido: mismo tipo que la persona que llama

Ejemplo #1: Use Series.asfreq()la función para cambiar la frecuencia del objeto de serie dado.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, 18, 32, 10, 5, 32, None])
  
# Create the Index
index_ = pd.date_range('2010-10-09 08:45', periods = 11, freq ='M')
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Producción :

2010-12-31 08:45:00     8
2011-01-31 08:45:00    18
2011-02-28 08:45:00    65
2011-03-31 08:45:00    18
2011-04-30 08:45:00    32
2011-05-31 08:45:00    10
2011-06-30 08:45:00     5
2011-07-31 08:45:00    32
2011-08-31 08:45:00   NaN
Freq: M, dtype: float64

Ahora usaremos Series.asfreq()la función para cambiar la frecuencia del objeto de la serie dada a trimestral.

# change to quarterly frequency
result = sr.asfreq(freq = 'Q')
  
# Print the result
print(result)

Producción :

2010-12-31 08:45:00     8
2011-03-31 08:45:00    18
2011-06-30 08:45:00     5
Freq: Q-DEC, dtype: float64

Como podemos ver en la salida, la Series.asfreq()función ha cambiado con éxito la frecuencia del objeto de serie dado.
 
Ejemplo #2: Use Series.asfreq()la función para cambiar la frecuencia anual del objeto de la serie dada a los lotes de 3 años.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, 18, 32, 10, 5, 32, None])
  
# Create the Index
# apply yearly frequency
index_ = pd.date_range('2010-10-09 08:45', periods = 11, freq ='Y')
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Producción :

2010-12-31 08:45:00    11.0
2011-12-31 08:45:00    21.0
2012-12-31 08:45:00     8.0
2013-12-31 08:45:00    18.0
2014-12-31 08:45:00    65.0
2015-12-31 08:45:00    18.0
2016-12-31 08:45:00    32.0
2017-12-31 08:45:00    10.0
2018-12-31 08:45:00     5.0
2019-12-31 08:45:00    32.0
2020-12-31 08:45:00     NaN
Freq: A-DEC, dtype: float64

Ahora usaremos Series.asfreq()la función para cambiar la frecuencia anual del objeto de la serie dada a lotes de 3 años.

# apply year batch frequency
result = sr.asfreq(freq = '3Y')
  
# Print the result
print(result)

Producción :

2010-12-31 08:45:00    11.0
2013-12-31 08:45:00    18.0
2016-12-31 08:45:00    32.0
2019-12-31 08:45:00    32.0
Freq: 3A-DEC, dtype: float64

Como podemos ver en la salida, la Series.asfreq()función ha cambiado con éxito la frecuencia del objeto de serie dado.