python 用df.resample( period).ffill()显示的结果，jupyter中并没有填充，提供完整代码

好的，以下是一个示例代码，用于对时间序列进行重采样，并使用前向填充方法进行缺失值填充：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建时间序列
rng = pd.date_range('1/1/2021', periods=10, freq='2D')
df = pd.DataFrame({'date': rng, 'value': np.random.randn(10)})
df.loc[3, 'value'] = np.nan  # 设置第 4 行的值为缺失值

# 对时间序列进行重采样，并使用前向填充方法进行缺失值填充
period = '1D'
resampled_df = df.set_index('date').resample(period).ffill()

# 查看结果
print(resampled_df)

这个示例代码中，我们首先创建了一个时间序列 `df`，其中包含了一些数据和一个缺失值。然后，我们使用 `df.set_index('date').resample(period).ffill()` 对时间序列进行了重采样，并使用前向填充方法进行了缺失值填充。最后，我们打印出了处理后的时间序列 `resampled_df`。在 Jupyter Notebook 中执行这段代码应该可以看到填充后的结果。

相关问题

python 用df.resample( period).ffill()显示的结果，jupyter中并没有填充

`df.resample(period).ffill()` 方法用于对时间序列进行重采样，并且使用前向填充方法进行缺失值填充。如果在 Jupyter Notebook 中执行该方法没有填充缺失值，可能是因为你的数据中没有缺失值，或者在执行该方法时没有设置正确的参数。

请检查数据中是否存在缺失值，可以使用 `df.isnull().sum()` 方法查看每列缺失值的数量。如果确实存在缺失值，可以尝试使用 `df.resample(period).fillna(method='ffill')` 或者 `df.resample(period).apply(lambda x: x.fillna(method='ffill'))` 来进行填充。另外，如果时间序列中的数据点太少，也可能导致填充不成功。可以尝试增加数据点的数量或者更改时间周期。

python 用df.resample( period).ffill()显示的结果，jupyter和pycharm显示的不一样

`df.resample(period).ffill()` 是 pandas 中的时间序列重采样方法，用于对时间序列进行重新采样，其中 `period` 表示重采样的时间周期。`ffill()` 是 pandas 中的填充方法，用于对缺失值进行前向填充。

你提到在 Jupyter Notebook 和 PyCharm 中显示结果不一样，这可能是因为两个环境中的默认设置不同。在 Jupyter Notebook 中，默认情况下只会显示 DataFrame 和 Series 中的前后几行，而在 PyCharm 中可能会显示更多的行。如果你需要在 Jupyter Notebook 中显示更多的行，可以使用 `pd.set_option('display.max_rows', 100)` 这样的代码来设置显示的最大行数。如果你需要在 PyCharm 中只显示前后几行，可以使用 `df.head()` 或者 `df.tail()` 方法来进行查看。