如何在 resample() 方法中使用 fillna() 方法来填充缺失值，以减少0值的出现。

可以使用以下代码来在 resample() 方法中使用 fillna() 方法来填充缺失值：

df.resample('D').fillna(method='ffill')

这将使用前向填充方法来填充缺失值，以减少0值的出现。

相关问题

使用 resample() 方法将逐小时数据转换为逐日数据时，貌似因求和后数据较小，新数据出现较多0值

可能是因为在 resample() 方法中使用的聚合函数是求和函数，如果某些小时数据为0，则在求和后会得到0值。这可能导致新数据中出现较多的0值。你可以尝试使用其他聚合函数，比如平均值或最大值，来避免这个问题。另外，你也可以在 resample() 方法中使用 fillna() 方法来填充缺失值，以减少0值的出现。

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。