如何对时间序列数据进行重新采样和插值 （三次样条插值）

Question

我需要将时间序列重采样到固定间隔，例如三个月，并同时使用三次样条插值方法进行插值。最有效的方法是什么？ 示例数据：

dates = ('2020-09-24','2020-10-19','2020-12-17','2021-03-17','2021-06-17','2021-09-17','2022-03-17','2022-09-20','2023-09-19','2024-09-17','2025-09-17','2026-09-17','2027-09-17','2028-09-19','2029-09-18','2030-09-17','2031-09-17','2032-09-17','2035-09-18','2040-09-18','2045-09-19')
factors = ('1','0.999994','0.999875','1.000166','1.000303','1.000438','1.00056','1.000817','1.001046','1.001412','1.001525','1.001334','1.000685','0.999376','0.997456','0.994626','0.991244','0.986754','0.982072','0.962028','0.925136')
df = pd.DataFrame()
df['dates']=dates
df['factors']=factors

- MBu

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你希望如何重新采样（例如 sum 或 mean ）？ - Grayrigel

@Grayrigel 的想法是从第一个日期开始，每隔3个月移动一次。 - MBu

我理解。但是，如果在3个月的时间段内有多个“因素”条目，那么您想要对它们进行求和、平均值或计数怎么办？请检查我的答案。 - Grayrigel

Answer 1

试试这个：

import pandas as pd
from datetime import timedelta

dates = ('2020-09-24','2020-10-19','2020-12-17','2021-03-17','2021-06-17','2021-09-17','2022-03-17','2022-09-20','2023-09-19','2
024-09-17','2025-09-17','2026-09-17','2027-09-17','2028-09-19','2029-09-18','2030-09-17','2031-09-17','2032-09-17','2035-09-18',
'2040-09-18','2045-09-19')
factors = ('1','0.999994','0.999875','1.000166','1.000303','1.000438','1.00056','1.000817','1.001046','1.001412','1.001525','1.0
01334','1.000685','0.999376','0.997456','0.994626','0.991244','0.986754','0.982072','0.962028','0.925136')
df = pd.DataFrame()
df['dates']=dates
df['factors']=factors


df = pd.DataFrame()
df['dates']=dates
df['factors']=factors

df['dates'] = pd.to_datetime(df['dates'])
df.set_index(['dates'],inplace=True)
df['factors']  = df['factors'].astype(float)

df = df.resample('3MS', loffset=timedelta(days=df.index[0].day - 1 )).mean().interpolate(method='cubic')
print(df)

输出：

dates               
2020-09-24  0.999997
2020-12-24  0.999875
2021-03-24  1.000166
2021-06-24  1.000303
2021-09-24  1.000438
...              ...
2044-09-24  0.933154
2044-12-24  0.931170
2045-03-24  0.929196
2045-06-24  0.927170
2045-09-24  0.925136

- Grayrigel

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谢谢@Grayriegel，我已经改成了mean()。是否可以从原始日期开始而不是月末？ - MBu

@user3087494 我已经更新了我的答案。请检查它是否适用于您。 - Grayrigel

@Grairiegel，感谢您的帮助，但最后一个挑战是将开始日期与原始日期对齐。现在它是月初。有什么想法将不胜感激。 - MBu

谢谢@Grayrigel，这也是我想的。现在这是一个解决方案。这种解决方案的缺点是，在90天内我们不能将一年平均分成四个季度，这在长期看来更为明显。现在应该没问题了，但如果您有其他更好的解决方案，那就更好了。感谢您的帮助！ - MBu

@Graygiel，另一种方法可能是生成一个新的数据框，其中包含固定间隔为3M的时间序列，然后使用原始数据框中的插值值更新新列。这种方法可行吗？ - MBu

@MBu 我已经用 loffset 更新了我的答案。当然，那是可以做到的。不过，我认为那和 offset 是一样的。 - Grayrigel