Pandas Shift() 函数的 freq='infer' 参数：轻松应对不规则时间间隔数据

Pandas Shift() 函数中的 freq='infer' 参数：时序数据的自动频率检测

作为一名经验丰富的程序员和技术作家，我经常在数据分析项目中使用 Pandas 库。Pandas 的 shift() 函数是一个强大的工具，可用于沿时间轴偏移数据，但它也可能是一个棘手的功能，尤其是当涉及到时间间隔不规则的数据时。

挑战：处理不规则时间间隔的数据

shift() 函数的 freq 参数允许用户指定要偏移数据的频率。当处理时间间隔规则的数据时，这通常很简单，例如每天或每小时。但是，当数据的时间间隔不规则时，指定正确的频率可能会变得棘手。

解决方法：freq='infer'

为了解决这个问题，Pandas 提供了 freq='infer' 参数。当使用此参数时，shift() 函数会自动检测数据的时间间隔，并根据此间隔对数据进行偏移。这对于处理不规则或非标准时间间隔的数据非常有用。

深入了解 freq='infer' 的工作原理

freq='infer' 采用以下步骤推断频率：

1. 计算相邻行之间的时间差。
2. 查找时间差中最常见的差值。
3. 将此差值用作推断的频率。

例如，考虑以下数据集：

| Date       | Value |
| ---------- | ----- |
| 2020-01-01 | 10    |
| 2020-01-03 | 20    |
| 2020-01-05 | 30    |

使用 shift(periods=2, freq='D') 会产生以下结果：

| Date       | Value |
| ---------- | ----- |
| 2020-01-01 | NaN    |
| 2020-01-03 | 10    |
| 2020-01-05 | 20    |

NaN 表示该行没有前两天的数据。

现在，使用 shift(periods=2, freq='infer') 会产生以下结果：

| Date       | Value |
| ---------- | ----- |
| 2020-01-01 | NaN    |
| 2020-01-03 | 10    |
| 2020-01-05 | 20    |

如你所见，freq='infer' 推断出数据的时间间隔为 2 天，并相应地对数据进行偏移。

何时使用 freq='infer'

freq='infer' 在以下情况下非常有用：

• 当数据的时间间隔不规则时
• 当时间间隔未知或难以确定时
• 当希望自动检测频率并根据此频率偏移数据时

结论

freq='infer' 参数是 Pandas shift() 函数的一个强大工具，可用于处理不规则时间间隔的数据。通过自动检测频率，它简化了偏移过程，并有助于从数据中提取有意义的见解。

常见问题解答

1. 什么时候不应该使用 freq='infer'？

   如果已知数据的时间间隔，则无需使用 freq='infer'。指定正确的频率将提供更精确的结果。

2. freq='infer' 是否始终准确？

   freq='infer' 采用启发式方法来推断频率，它可能不适用于所有数据集。

3. freq='infer' 会减慢性能吗？

   freq='infer' 可能比使用特定频率略慢，因为需要计算时间差。

4. 我可以使用 freq='infer' 对时间序列数据进行预测吗？

   虽然 freq='infer' 可用于推断频率，但它并不是用于时间序列预测的理想工具。

5. 如何手动确定数据的时间间隔？

   你可以计算相邻行之间的差异，并查找最常见的差异值。