以下是一个按照频率识别时间序列缺失观测的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

def identify_missing_observations(time_series):
    # 将时间列设置为索引
    time_series = time_series.set_index('时间')

    # 获取时间序列的频率
    frequency = pd.infer_freq(time_series.index)

    # 生成完整的时间序列
    full_time_series = pd.date_range(start=time_series.index.min(),
                                     end=time_series.index.max(),
                                     freq=frequency)

    # 通过索引对齐时间序列
    time_series_aligned = time_series.reindex(full_time_series)

    # 检查缺失观测
    missing_observations = time_series_aligned[time_series_aligned.isnull()]

    return missing_observations

# 示例用法
data = {'时间': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-04', '2021-01-05'],
        '观测值': [1, 2, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

missing_obs = identify_missing_observations(df)
print(missing_obs)

在上面的示例代码中，identify_missing_observations函数接受一个包含时间和观测值的数据框，并返回缺失观测的时间。它首先将时间列设置为索引，然后使用pd.infer_freq函数推断时间序列的频率。接下来，它生成一个完整的时间序列，以此为基准，通过reindex方法对齐时间序列。最后，它找到缺失观测的索引，并返回缺失观测的时间。

在示例中，data是一个包含时间和观测值的字典。df是一个基于该字典创建的数据框。missing_obs变量存储了识别到的缺失观测的时间。

请注意，示例代码假设时间列的数据类型为datetime。如果时间列的数据类型不是datetime，请使用pd.to_datetime函数将其转换为datetime类型。