resample('D').interpolate() 填充值，但 resample('Y').interpolate() 产生 nans？

Question

让我们从两个日期开始，相隔两天，每天重新采样，然后进行插值：

In [1]: ts = pd.Series([1, 2], index=pd.DatetimeIndex(['1950-01-01', '1950-01-03']))

In [2]: ts.resample('D').interpolate()
Out[2]:
1950-01-01    1.0
1950-01-02    1.5
1950-01-03    2.0
Freq: D, dtype: float64

到目前为止一切顺利。接下来，让我们尝试用相隔两年的两个日期来做，并每年重新采样：

In [3]: ts = pd.Series([1, 2], index=pd.DatetimeIndex(['1950-01-01', '1952-01-01']))

In [4]: ts.resample('Y').interpolate()
Out[4]:
1950-12-31   NaN
1951-12-31   NaN
1952-12-31   NaN
Freq: A-DEC, dtype: float64

为什么我得到的是 NaN 而不是

[1., 1.5, 2.]

？

Answer 1

使用适当的

rule

：

ts.resample('AS').interpolate()

或

ts.resample('YS').interpolate()

其中

'AS'

和

'YS'

对应于年初。