python 用df.resample 会补数据，要求补的数据的值按照上面最后一个的

在 Pandas 中，`resample` 方法默认会对时间序列进行重采样，并在需要的情况下补齐缺失的时间数据。如果你想要补全缺失数据，并且希望缺失数据的值按照上面最后一个非缺失数据的值进行填充，可以使用 `ffill` 方法（或者 `pad` 方法）。

例如，如果你有一个名为 `df` 的 DataFrame 对象，对其进行重采样并按照上面最后一个非缺失数据的值进行填充的代码可以如下所示：

df.resample('1D').ffill()

在上述代码中，`'1D'` 表示重采样的频率为每天（day），`ffill()` 表示按照上面最后一个非缺失数据的值进行前向填充。你可以根据需要调整上述代码中的重采样频率和其他参数。

相关问题

python 用df.resample会补充时间数据，禁止补充

在 Pandas 中，`resample` 方法默认会对时间序列进行重采样，并在需要的情况下补齐缺失的时间数据。如果你不想补全缺失的时间数据，可以在调用 `resample` 方法时显式指定 `fill_method=None` 参数。

例如，如果你有一个名为 `df` 的 DataFrame 对象，对其进行重采样并禁止补齐缺失数据的代码可以如下所示：

df.resample('1D', fill_method=None)

在上述代码中，`'1D'` 表示重采样的频率为每天（day），`fill_method=None` 表示禁止补全缺失数据。你可以根据需要调整上述代码中的重采样频率和其他参数。

python 用df.resample后，会添加时间数据

是的，当你使用 `df.resample` 对 DataFrame 进行重采样时，返回的结果中会包含一个新的时间索引。这个时间索引是根据重采样规则生成的，它的取值范围是原始时间索引的最小值和最大值之间的所有时间点。例如，如果你将数据按天进行重采样，那么新的时间索引将包含原始时间索引中的每一天。

如果你不需要新的时间索引，可以使用 `groupby` 函数对 DataFrame 进行分组操作，而不是使用 `resample` 函数。例如，如果你想按天对 DataFrame 进行分组，并对每个分组进行聚合操作，可以这样实现：

import pandas as pd

# 假设 df 是一个 DataFrame，其中包含时间序列数据
df = ...

# 将 df 按天进行分组，并对每个分组进行求和操作
df_grouped = df.groupby(pd.Grouper(freq='D')).sum()

这样，`df_grouped` 中将不包含新的时间索引，而是按照天数进行分组的结果，并对每个分组进行了求和操作。需要注意的是，`groupby` 函数的参数是一个 `pd.Grouper` 对象，它表示按照什么频率进行分组。在上面的例子中，`freq='D'` 表示按照天数进行分组。你可以根据需要选择其他的分组频率。