pandas.Series.asof#
- Series.asof(where, subset=None)[源代码]#
返回之前没有任何NAN的最后一行 where 。
最后一行(对于 where ，如果列表)，而不使用任何NAN。在以下情况下
DataFrame，不带NaN的最后一行只考虑列子集(如果不是 None )如果没有正确的值，则为DataFrame的一个系列或一系列NaN值返回NaN
- 参数
- where日期或类似数组的日期
返回最后一行之前的日期。
- 子集 ：字符串或字符串的类似数组，默认 None字符串或类似数组字符串，默认
对于DataFrame，如果不是 None ，仅使用这些列检查是否有NAN。
- 退货
- 标量、系列或DataFrame
回报可以是：
标量：何时 self 是一部系列片 where 是一个标量
系列：何时 self 是一部系列片 where 是类似数组的，或者当 self 是一个DataFrame，并且 where 是一个标量
DataFrame：何时 self 是一个DataFrame，并且 where 是一个类似数组的
返回标量、系列或DataFrame。
参见
merge_asof执行ASOF合并。类似于左连接。
注意事项
假定日期已排序。如果不是这样，则引发。
示例
一个级数和一个标量 where 。
>>> s = pd.Series([1, 2, np.nan, 4], index=[10, 20, 30, 40]) >>> s 10 1.0 20 2.0 30 NaN 40 4.0 dtype: float64
>>> s.asof(20) 2.0
对于序列 where ，则返回一个系列。第一个值是NaN，因为 where 在第一个索引值之前。
>>> s.asof([5, 20]) 5 NaN 20 2.0 dtype: float64
不考虑缺少的值。以下是
2.0，而不是NaN，即使NaN位于的索引位置30。>>> s.asof(30) 2.0
将所有列都考虑在内
>>> df = pd.DataFrame({'a': [10, 20, 30, 40, 50], ... 'b': [None, None, None, None, 500]}, ... index=pd.DatetimeIndex(['2018-02-27 09:01:00', ... '2018-02-27 09:02:00', ... '2018-02-27 09:03:00', ... '2018-02-27 09:04:00', ... '2018-02-27 09:05:00'])) >>> df.asof(pd.DatetimeIndex(['2018-02-27 09:03:30', ... '2018-02-27 09:04:30'])) a b 2018-02-27 09:03:30 NaN NaN 2018-02-27 09:04:30 NaN NaN
只考虑一列
>>> df.asof(pd.DatetimeIndex(['2018-02-27 09:03:30', ... '2018-02-27 09:04:30']), ... subset=['a']) a b 2018-02-27 09:03:30 30 NaN 2018-02-27 09:04:30 40 NaN