重采樣（上采樣）Pandas多索引數據框

Question

這是一個示例數據框供參考：

import pandas as pd
import datetime
import numpy as np
np.random.seed(1234)

arrays = [np.sort([datetime.date(2016, 8, 31), datetime.date(2016, 7, 31), datetime.date(2016, 6, 30)]*3),
         ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']*5]
df = pd.DataFrame(np.random.randn(15, 4), index=arrays)
df.index.rename(['date', 'id'], inplace=True)

看起來像什么：

我想通過上采樣將多索引的date級別重新采樣為每周頻率W-FRI ，即從最新值中復制how='last' 。 我看到的示例通常在使用pd.Grouper函數后最終匯總數據（我想避免）。

編輯：我在下面找到了一個解決方案，但我想知道是否有一種更有效的方法。

Answer 1

編輯：我找到了一個解決方案：

df.unstack().resample('W-FRI', how='last', fill_method='ffill')

但我想知道是否有更有效的方法來做到這一點。

Answer 2

在當前的熊貓版本0.23.3中，您的方法將導致警告：

FutureWarning：fill_method不建議使用.resample（）

新語法是.resample（...）。last（）。ffill（）

這不會引起警告：

df.unstack(level=1).resample('W-FRI').pad()

最好明確聲明拆棧級別（在您的情況下為1或-1）IMO