熊貓DatetimeIndex +季節性分解=缺少頻率

Question

我試圖做一個seasonal_decompose我的熊貓數據幀，但我已經遇到了，我不能讓過去的錯誤。 我的時間序列數據包含按時間順序排列的時間間隔，考慮到我的數據是股票價格，這是明智的選擇（在市場交易時間后會出現這些時間間隔，以及不同的月份長度等）。 數據本身可以被認為是連續的，但是熊貓似乎不想推斷任何頻率。

我的所有時間范圍數據（1m，5m，15m ... 1D，1M）均已正確填充，但頻率設置為“無”。 我的算法在實例化時創建一個空的數據幀，並在算法運行時過程中隨着數據的到達通過loc向其添加值。 因此，也許這就是最終導致頻率為“無”的原因（因為在生成所有數據后通常會使用熊貓）。

我嘗試使用以下命令在seasonal_decompose之前明確設置頻率：

data.index.freq = data.index.freq or to_offset(timeframe.Timespan).freqstr

其中timeframe.Timespan是python timedelta對象。 結果字符串是准確的（“ D”，因為時間跨度是每天），但是會出現以下錯誤：

ValueError：推斷的頻率從傳遞的值無不符合傳遞的頻率D

所以我不能在索引上明確設置頻率嗎？ 我該如何解決？ 無論如何，如何從這些字符串中得出頻率整數（傳遞給seasonal_decompose ）？ 我也不允許更改data.index.inferred_freq的值，所以這不是一個選擇。

Answer 1

聽起來您需要的是DataFrame.asfreq ：

data = data.asfreq(data.index.freq or to_offset(timeframe.Timespan).freqstr)