asfreq drops the name of the index

[amelio-vazquez-reina]

Here's a simple repro

In [19]: df = DataFrame(range(3),columns=['foo'],index=pd.date_range('20130101',periods=3,name='bar'))

In [20]: df
Out[20]: 
            foo
bar            
2013-01-01    0
2013-01-02    1
2013-01-03    2

In [21]: df.index.name
Out[21]: 'bar'

In [22]: df.asfreq('10D')
Out[22]: 
            foo
2013-01-01    0

In [24]: df.asfreq('10D').index.name

---

This bug was originally reported on StackOverflow here.

Original question

The question was asking how to efficiently re-index one level of a multi-index DataFrame with “forward-fill” using the following input DataFrame as an example:

                          value
item_uid   created_at          

0S0099v8iI 2015-03-25  10652.79
0F01ddgkRa 2015-03-25   1414.71
0F02BZeTr6 2015-03-20  51505.22
           2015-03-23  51837.97
           2015-03-24  51578.63
           2015-03-25       NaN
           2015-03-26       NaN
           2015-03-27  50893.42
0F02BcIzNo 2015-03-17   1230.00
           2015-03-23   1130.00
0F02F4gAMs 2015-03-25   1855.96
0F02Vwd6Ou 2015-03-19   5709.33
0F04OlAs0R 2015-03-18    321.44
0F05GInfPa 2015-03-16    664.68
0F05PQARFJ 2015-03-18   1074.31
           2015-03-26   1098.31
0F06LFhBCK 2015-03-18    211.49
0F06ryso80 2015-03-16     13.73
           2015-03-20     12.00
0F07gg7Oth 2015-03-19   2325.70

Andy's answer:

You have a couple of options, the easiest IMO is to simply unstack the first level and then ffill. I think this make it much clearer about what's going on than a groupby/resample solution (I suspect it will also be faster, depending on the data):

In [11]: df1['value'].unstack(0)
Out[11]:
item_uid    0F01ddgkRa  0F02BZeTr6  0F02BcIzNo  0F02F4gAMs  0F02Vwd6Ou  0F04OlAs0R  0F05GInfPa  0F05PQARFJ  0F06LFhBCK  0F06ryso80  0F07gg7Oth  0S0099v8iI
created_at
2015-03-16         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN      664.68         NaN         NaN       13.73         NaN         NaN
2015-03-17         NaN         NaN        1230         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN
2015-03-18         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN      321.44         NaN     1074.31      211.49         NaN         NaN         NaN
2015-03-19         NaN         NaN         NaN         NaN     5709.33         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN      2325.7         NaN
2015-03-20         NaN    51505.22         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN       12.00         NaN         NaN
2015-03-23         NaN    51837.97        1130         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN
2015-03-24         NaN    51578.63         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN
2015-03-25     1414.71         NaN         NaN     1855.96         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN    10652.79
2015-03-26         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN     1098.31         NaN         NaN         NaN         NaN
2015-03-27         NaN    50893.42         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN

If you're missing some dates you have to reindex (assuming the start and end are present, otherwise you can do this manually e.g. with pd.date_range):

In [12]: df1['value'].unstack(0).asfreq('D')
Out[12]:
item_uid    0F01ddgkRa  0F02BZeTr6  0F02BcIzNo  0F02F4gAMs  0F02Vwd6Ou  0F04OlAs0R  0F05GInfPa  0F05PQARFJ  0F06LFhBCK  0F06ryso80  0F07gg7Oth  0S0099v8iI
2015-03-16         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN      664.68         NaN         NaN       13.73         NaN         NaN
2015-03-17         NaN         NaN        1230         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN
2015-03-18         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN      321.44         NaN     1074.31      211.49         NaN         NaN         NaN
2015-03-19         NaN         NaN         NaN         NaN     5709.33         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN      2325.7         NaN
2015-03-20         NaN    51505.22         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN       12.00         NaN         NaN
2015-03-21         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN
2015-03-22         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN
2015-03-23         NaN    51837.97        1130         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN
2015-03-24         NaN    51578.63         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN
2015-03-25     1414.71         NaN         NaN     1855.96         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN    10652.79
2015-03-26         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN     1098.31         NaN         NaN         NaN         NaN
2015-03-27         NaN    50893.42         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN         NaN

Note: asfreq drops the name of the index (which is most likely a bug!)

[hsperr]

starting on this one