极客教程Pandas pandas.DatetimeIndex 频率设置失败问题
在本文中，我们将介绍 Pandas 中的一个常见问题：pandas.DatetimeIndex 频率设置失败问题。
当我们使用 Pandas 中的 DatetimeIndex 对时间序列数据进行处理时，有时会遇到频率设置失败的问题，提示为“frequency is None and can’t be set”。接下来，我们将详细解释这个问题的原因，并介绍解决方案。
阅读更多：Pandas 教程
问题原因
该问题通常出现在以下两种情况下：
1.数据缺失导致问题
当我们使用 pandas.date_range() 函数创建时间序列数据时，如果数据缺失，就会导致频率设置失败的问题。例如，下面的代码中，我们创建了一个月份的时间序列数据，其中缺失了 11 月份：
import pandas as pd
dates = pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-12-01', freq='MS')
# 缺失11月份
dates = dates[dates != '2021-11-01']
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(index=dates)
在上面的代码中，我们使用 pandas.date_range() 函数创建了从 2021 年 1 月 1 日到 12 月 1 日的月份时间序列数据，并设置了频率为每月月初（’MS’）。接着，我们将缺失的 11 月份数据删除，并通过创建空的 DataFrame 来创建一个空的时间序列数据。但是，如果我们调用 DataFrame 的 index 属性查看创建的时间序列数据的索引，就会发现其频率为 None：
print(df.index)
# DatetimeIndex(['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01', '2021-04-01',
# '2021-05-01', '2021-06-01', '2021-07-01', '2021-08-01',
# '2021-09-01', '2021-10-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
当我们使用 DatetimeIndex 对该时间序列数据进行处理时，就会因为缺少频率信息而导致问题。
2.索引数据发生变化导致问题
另一种常见的情况是，当我们使用 DatetimeIndex 对时间序列数据进行处理时，改变了其索引数据，导致频率设置失败。例如，下面的代码中，我们创建了一个月份的时间序列数据，并将其索引数据修改为了季度末：
import pandas as pd
dates = pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-12-01', freq='MS')
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(index=dates)
# 将索引修改为季度末
df.index = df.index.to_period('Q')
在上面的代码中，我们同样使用 pandas.date_range() 函数创建了从 2021 年 1 月 1 日到 12 月 1 日的月份时间序列数据，并设置了频率为每月月初。接着，我们使用 DataFrame 的 to_period() 方法将其索引修改为季度末。但是，如果我们调用 DataFrame 的 index 属性查看修改后的索引，就会发现其频率也为 None：
print(df.index)
# PeriodIndex(['2021Q1', '2021Q1', '2021Q1', '2021Q2', '2021Q2', '2021Q2',
# '2021Q3', '2021Q3', '2021Q3', '2021Q4', '2021Q4'],
# dtype='period[Q-DEC]', freq=None)
当我们对新的索引数据进行处理时，同样会因为缺少频率信息而导致问题。
解决方案
为了解决这个问题，我们需要确保时间序列数据中不缺少任何时间点，并且保持频率的一致性。具体来说，有两种解决方案：
1.使用pandas.date_range()函数重新创建时间序列数据
如果出现了缺失数据的情况，我们可以使用 pandas.date_range() 函数重新创建一个完整的时间序列数据。例如，以下代码中，我们创建了从 2021 年 1 月 1 日到 12 月 1 日的月份时间序列数据，并使用 pandas.DataFrame.reindex() 方法重新引用了原 DataFrame 的数据，并设置了新时间序列数据的索引：
import pandas as pd
dates = pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-12-01', freq='MS')
# 重新创建完整的时间序列数据
all_dates = pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-12-01', freq='MS')
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(index=dates)
# 重新索引，并设置新的频率
df = df.reindex(all_dates, fill_value=None)
df.index.freq = 'MS'
在上面的代码中，我们使用 pandas.date_range() 函数创建了从 2021 年 1 月 1 日到 12 月 1 日的月份时间序列数据，并设置了频率为每月月初。接着，我们使用 DataFrame 的 reindex() 方法将原 DataFrame 的数据重新引用到新的时间序列数据上，并设置了新时间序列数据的索引。最后，我们使用 pandas.DatetimeIndex.freq 属性为新的时间序列数据设置了频率为每月月初。
2.使用 pandas.DataFrame.asfreq() 方法对时间序列数据进行重新采样
如果出现了索引数据发生变化的情况，我们可以使用 pandas.DataFrame.asfreq() 方法对时间序列数据进行重新采样。例如，以下代码中，我们创建了从 2021 年 1 月 1 日到 12 月 1 日的月份时间序列数据，并将其索引数据修改为了季度末。接着，我们使用 pandas.DataFrame.asfreq() 方法对新的时间序列数据进行重新采样，并设置了采样频率为每月月初：
import pandas as pd
dates = pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-12-01', freq='MS')
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(index=dates)
# 将索引修改为季度末
df.index = df.index.to_period('Q')
# 重新采样，并设置新的频率
df = df.asfreq(freq='MS')
在上面的代码中，我们同样使用 pandas.date_range() 函数创建了从 2021 年 1 月 1 日到 12 月 1 日的月份时间序列数据，并设置了频率为每月月初。接着，我们使用 DataFrame 的 to_period() 方法将其索引修改为季度末。最后，我们使用 pandas.DataFrame.asfreq() 方法对新的时间序列数据进行重新采样，并设置采样频率为每月月初。
总结
当我们使用 Pandas 中的 DatetimeIndex 对时间序列数据进行处理时，如果出现了频率设置失败的问题，通常是由于数据中缺少时间点或索引数据发生了变化导致的。为了解决这个问题，我们可以使用 pandas.date_range() 函数重新创建时间序列数据，或使用 pandas.DataFrame.asfreq() 方法对时间序列数据进行重新采样，保持时间序列数据的完整性和频率的一致性。