在 Pandas MultiIndex 中重新采样会丢失值

Question

我有一些从 2003 年到 2011 年的分层数据，这些数据最终形成时间序列数据，看起来像这样：

polar_temp
         Station_Number      Date  Value
417         CA002100805  20030101   -296
423         CA002202570  20030101   -269
425         CA002203058  20030101   -268
427         CA002300551  20030101    -23
428         CA002300902  20030101   -200

我在 Station_Number 和 Date 上设置了多重索引：

polar_temp['Date'] = pd.to_datetime(polar_temp['Date'],
                     format='%Y%m%d')#.dt.strftime("%Y-%m-%d")
polar_temp = polar_temp.set_index(['Station_Number', "Date"])

                           Value
Station_Number Date             
CA002100805    2003-01-01   -296
CA002202570    2003-01-01   -269
CA002203058    2003-01-01   -268
CA002300551    2003-01-01    -23
CA002300902    2003-01-01   -200

现在我想通过使用以下方法计算每 8 天的 Value 的平均值来对数据进行重新采样：

polar_temp8d = polar_temp.groupby([pd.Grouper(level='Station_Number'),
                                    pd.Grouper(level='Date', freq='8D')]).mean()

                                Value
Station_Number Date                  
CA002100805    2003-01-01 -300.285714
               2003-01-09 -328.750000
               2003-01-17 -325.500000
               2003-01-25 -385.833333
               2003-02-02 -194.428571
...                               ...
USW00027515    2005-06-23   76.625000
               2005-07-01   42.375000
               2005-07-09   94.500000
               2005-07-17   66.500000
               2005-07-25   56.285714

所以这里的问题是 pandas 只对 2003 年到 2005 年的年份进行重新采样，所以 2006 年到 2011 年的年份完全被忽略了。现在我的问题是：我是使用 Grouper 函数正确分析时间序列数据还是我遗漏了什么？

编辑 1：

通过运行：

print(polar_temp.loc['CA002300902'].sort_index(ascending=False))

            Value
Date             
2011-12-31   -288
2011-12-30   -299
2011-12-29   -347
2011-12-28   -310
2011-12-27   -239

可以看到重采样前的台站有到2011年的数据。

Answer 1

我创建了合成数据来测试您的方法，并且效果很好。 然后，我任意删除了数据点，以查看聚合是否会因缺少日期而失败，并且它会跳过时间序列中的缺失值，如下面的输出所示。因此，我仍然不明白为什么您的输出在 2005 年停止。

没有重采样和插值的输出：

                                Value
Station_Number Date                  
CA002100805    2003-01-02 -195.545455
               2003-01-10 -144.963636
               2003-01-18 -158.045455
               2003-01-26 -151.533333
               2003-02-03 -196.300000
               2003-04-08 -159.963636
               2003-04-16 -157.115385
               2003-04-24 -150.191489
               2003-05-02 -146.113924
               2003-05-10 -133.367347

注意它是如何完全跳过 2003 年 3 月的数据点的。

您可以通过以下方式对问题进行排序： 1.Adding missing dates to the DataFrame 2. 用interpolate()填充NAs

import pandas as pd
import numpy as np

# Sets random seed
np.random.seed(42)

# Sample size
size=10**5

station_numbers = ['CA002100805', 'CA002202570', 'CA002203058', 'CA002300551',
                   'CA002300902']

stations = [station_numbers[i] for i in
            np.random.randint(low=0, high=len(station_numbers), size=size)]

values = np.random.randint(low=-400, high=100, size=size)

dates_list = pd.date_range(start='2003-01-01', end='2011-12-31')

###################################
#### TESTS with missing dates #####
###################################

# Removes dates from dates_list to test
percent_to_remove = 1/3
items_to_remove = len(dates_list) * percent_to_remove

# Index of items to remove
rem_idx = set()
while len(rem_idx) < items_to_remove:
    # Thanks to Jon Kiparsky's answer on this thread
    # https://stackoverflow.com/questions/28037158/how-to-not-repeat-randint-value
    rem_idx.add(np.random.randint(0, len(dates_list)))

dates_list = dates_list.delete(list(rem_idx))

# Arbitratily removes dates in sequence to test
dates_list = dates_list.delete(range(20, 60))

###################################
###################################

dates = [dates_list[i] for i in
         np.random.randint(low=0, high=len(dates_list), size=size)]

# Creates DataFrame
data = (pd.DataFrame({'Station_Number': stations,
                     'Date': dates,
                     'Value': values})
        .set_index('Date')
        .sort_index())

# Creates one row per day
data = data.groupby('Station_Number').resample('D').mean()

# Fills NAs with standard interpolation strategy
data = data.interpolate()

# Calculates 8-day mean value
eight_day_mean = data.groupby([pd.Grouper(level='Station_Number'),
                               pd.Grouper(level='Date', freq='8D')]).mean()

重采样和插值输出：

                                Value
Station_Number Date                  
CA002100805    2003-01-02 -178.138024
               2003-01-10 -135.644524
               2003-01-18 -147.253977
               2003-01-26 -147.694712
               2003-02-03 -200.642180
               2003-02-11 -203.057708
               2003-02-19 -192.821042
               2003-02-27 -182.584375
               2003-03-07 -172.347708
               2003-03-15 -162.111042
               2003-03-23 -151.874375
               2003-03-31 -141.637708
               2003-04-08 -154.028469
               2003-04-16 -151.099405
               2003-04-24 -156.152083

现在请注意，由于采用了插值策略，它包含 2003 年 3 月的数据点，这些数据点介于 2003 年 2 月和 2003 年 4 月的值之间。