当使用pandas从在线数据源读取数据时，是否可以指定一个数据频率？

Question

使用pandas.io.data.DataReader类，我可以直接从在线数据源（如FRED）读取：

import datetime
import pandas.io.data

t1 = datetime.datetime(1960, 1, 1)
t2 = datetime.datetime(2014, 6, 1)

gdp = pandas.io.data.DataReader("GDPC96", "fred", t1, t2)

print(gdp.tail())

这将正确获取数据：

^{pr2}$

但是，这些数据实际上没有任何与之相关的频率，所以gdp.index.freq只是None。由于某些原因，我无法使用gdp.asfreq("Q")设置频率，可能是因为日期是每个季度第一个月的第一天，而不是最后一个月的最后一天。如果我试试这个：

print(gdp.asfreq("Q").tail())

我明白了：

            GDPC96
2013-03-31     NaN
2013-06-30     NaN
2013-09-30     NaN
2013-12-31     NaN
2014-03-31     NaN

我唯一的选择是在下载后以某种方式重新映射日期，还是有一种方法可以直接使用正确的频率下载这些数据，例如通过指定日期范围（t = pandas.date_range(t1, t2, freq="Q")）？在

现在我用这个方法：

import datetime
import pandas.io.data
import scipy

t1 = datetime.datetime(1960, 1, 1)
t2 = datetime.datetime(2014, 6, 1)

t = pandas.date_range(t1, t2 + datetime.timedelta(days=32), freq="Q")

gdp = pandas.io.data.DataReader("GDPC96", "fred", t1, t2)
print(gdp.tail())    

gdp.index = t
print(gdp.tail())

正确执行映射：

               GDPC96
DATE                 
2013-04-01  15606.591
2013-07-01  15779.938
2013-10-01  15916.208
2014-01-01  15831.652
2014-04-01  16010.405

               GDPC96
2013-06-30  15606.591
2013-09-30  15779.938
2013-12-31  15916.208
2014-03-31  15831.652
2014-06-30  16010.405

但我觉得应该有一个标准的方法（也许就是这样），因为这可能是一个常见的操作。在

更新：根据答案，我使用了以下代码：

import datetime
import pandas.io.data
import pandas.tseries.offsets

t1 = datetime.datetime(1960, 1, 1)
t2 = datetime.datetime(2014, 6, 1)

gdp = pandas.io.data.DataReader("GDPC96", "fred", t1, t2)
gdp.index += pandas.tseries.offsets.QuarterEnd()

当我在Spyder（或从命令行）中运行它时，会出现一个错误：

Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-1-0ac9a29f7f6a>", line 1, in <module>
    runfile('C:\folder\plots.py', wdir='C:\folder')

  File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\spyderlib\widgets\externalshell\sitecustomize.py", line 585, in runfile
    execfile(filename, namespace)

  File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\spyderlib\widgets\externalshell\sitecustomize.py", line 48, in execfile
    exec(compile(open(filename, 'rb').read(), filename, 'exec'), namespace)

  File "C:/folder/plots", line 10, in <module>
    gdp.index += pandas.tseries.offsets.QuarterEnd()

  File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\index.py", line 950, in __add__
    return Index(self.view(np.ndarray) + other)

TypeError: ufunc add cannot use operands with types dtype('<M8[ns]') and dtype('O')

Answer 1

我认为你的方法是最好的。在熊猫0.15版或 更新，你可以用

import pandas.tseries.offsets as offsets
gdp.index += offsets.QuarterEnd()

结果是

^{pr2}$

---

在版本0.14中，可以使用

gdp.index = pd.DatetimeIndex(gdp.index) + offsets.QuarterEnd()

相反。在