python - 如何使用日期时间索引在 Pandas 中进行插值重建索引？

Question

我有一个带有日期时间索引的系列，我想要的是使用其他一些任意日期时间索引对这些数据进行插值。本质上，我想要的是如何使以下代码片段或多或少起作用:

from pandas import Series
import datetime

datetime_index = [datetime.datetime(2010, 1, 5), datetime.datetime(2010, 1, 10)]
data_series = Series([5, 15], [datetime.datetime(2010, 1, 5), datetime.datetime(2010, 1, 15)])

def interpolating_reindex(data_series, datetime_index):
    """?????"""

goal_series = interpolating_reindex(data_series, datetime_index) 

assert(goal_series == Series([5, 10], datetime_index))

reindex 没有执行我想要的操作，因为它无法进行插值，而且我的系列可能没有相同的索引。 resample 不是我想要的，因为我想使用一个任意的、已经定义的索引，它不一定是周期性的。我还尝试使用 Index.join 组合索引，希望我可以执行 reindex 然后 interpolate，但那并没有按我的预期工作。有什么指点吗？

Answer 1

试试这个:

from pandas import Series
import datetime

datetime_index = [datetime.datetime(2010, 1, 5), datetime.datetime(2010, 1, 10)]
s1 = Series([5, 15], [datetime.datetime(2010, 1, 5), datetime.datetime(2010, 1, 15)])
s2 = Series(None, datetime_index)
s3 = s1.combine_first(s2)
s3.interpolate()

根据评论，插入目标索引的结果将是:

goal_series  = s3.interpolate().reindex(datetime_index)

assert((goal_series == Series([5, 10], datetime_index)).all())