Pandas DataFrame重采样是指将时间序列数据从一个频率转换为另一个频率的过程。在重采样过程中,可能会出现缺失值(NaN),需要使用先前的"close"值来填充这些缺失值。
为了用先前的"close"值填充NaN,可以使用Pandas库中的fillna()函数。具体步骤如下:
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 假设df是包含时间序列数据的DataFrame,其中"close"列包含NaN值
# 确保日期列是索引列,并按时间顺序排列
df = df.set_index('date').sort_index()
# 将数据框重采样为每周,并用先前的"close"值填充NaN
resampled_df = df.resample('7D').fillna(method='ffill')
在这个例子中,我们将数据框df重采样为每周,并使用先前的"close"值填充NaN。最终的结果将存储在resampled_df中。
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