11.6 重新采样和频率转换
11.6.2 向上采样和插值
1.向上采样：从低频率转换到高频率，不需要聚合
示例：带有每周数据的DataFrame（见图11-1）
当对这些数据使用聚合函数时，每一组只有一个值，并且会在间隙中产生缺失值。我们使用asfreq方法在不聚合的情况下转换到高频率。
图11-1：asfreq方法2.fillna和reindex方法中可用的填充或插值方法可用于重采样（见图11-2）
图11-2：填充注：新的日期索引根本不需要与旧的索引重叠（见图11-3）
图11-3：新的日期索引
11.6.3 使用区间进行重新采样
1.以区间为索引的数据进行采样与时间戳的情况类似，向下采样（如图11-4）
图11-4：以区间为索引的数据进行采样
2.向上采样
向上采样更为细致，必须在重新采样前决定新频率中在时间段的哪一端放置数值，就像asfreq方法一样。convention参数默认值是’start'，但也可以是'end'。（见图11-5）
图11-5：向上采样
3.由于区间涉及时间范围，向上采样和向下采样就更为严格：
· 在向下采样中，目标频率必须是原频率的子区间。
· 在向上采样中，目标频率必须是原频率的父区间。
如果不满足这些规则，将会引起异常。这主要会影响每季度、每年和每周的频率。例如，根据Q-MAR定义的时间范围将只和A-MAR、A-JUN、A-SEP和A-DEC保持一致（见图11-6）
图11-6：Q-MAR定义的时间范围
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