pandas.core.resample.Resampler.nearest

final Resampler.nearest(limit=None)

使用最近值进行重采样。

在重采样数据时，可能会出现缺失值（例如，当重采样频率高于原始频率时）。nearest 方法将用序列中最近成员的值替换重采样数据中出现的 NaN 值，基于索引值。原始数据中存在的缺失值不会被修改。如果给出了 limit，则仅在每个原始值的方向上填充这么多值。

参数:

限制int, 可选

填充值的数量限制。

返回:

系列或数据框

一个通过插值填充了 NaN 值的升采样 Series 或 DataFrame。

参见

bfill

在重采样数据中向后填充新的缺失值。

ffill

向前填充 NaN 值。

示例

>>> s = pd.Series([1, 2], index=pd.date_range("20180101", periods=2, freq="1h"))
>>> s
2018-01-01 00:00:00    1
2018-01-01 01:00:00    2
Freq: h, dtype: int64

>>> s.resample("15min").nearest()
2018-01-01 00:00:00    1
2018-01-01 00:15:00    1
2018-01-01 00:30:00    2
2018-01-01 00:45:00    2
2018-01-01 01:00:00    2
Freq: 15min, dtype: int64

通过最近值限制上采样值的数量：

>>> s.resample("15min").nearest(limit=1)
2018-01-01 00:00:00    1.0
2018-01-01 00:15:00    1.0
2018-01-01 00:30:00    NaN
2018-01-01 00:45:00    2.0
2018-01-01 01:00:00    2.0
Freq: 15min, dtype: float64