python - Pandas 对给定开始和结束日期的时间序列进行重采样

Question

我有一个 pandas 数据框 df1 ，其中稀疏日期作为索引和两列。我想生成一个新的数据帧 df2，其中包含包含 df1 值的给定开始日期和结束日期之间的采样日期(每小时)。

这是df1:

df1:
                     col1   col2
2019-01-01 07:12:00     1      0
2019-01-01 10:25:00     0      1

以下是 2019 年 df2 开始于 00:00:00 并于 12:00:00 结束的内容-01-01，采样一小时:

df2:
                     col1   col2
2019-01-01 00:00:00     0      0
2019-01-01 01:00:00     0      0
2019-01-01 02:00:00     0      0
2019-01-01 03:00:00     0      0
2019-01-01 04:00:00     0      0
2019-01-01 05:00:00     0      0
2019-01-01 06:00:00     0      0
2019-01-01 07:00:00     1      0
2019-01-01 08:00:00     0      0
2019-01-01 09:00:00     0      0
2019-01-01 10:00:00     0      1
2019-01-01 11:00:00     0      0
2019-01-01 12:00:00     0      0

我尝试使用 pandas dataframe resample() 函数，但没有成功指定开始和结束日期。

Answer 1

使用pandas.interpolate。以下是您应该执行的步骤。

1) 创建要在其中插入新数据的时间戳列表。

2) 将此时间戳列表附加到数据帧索引。这样，数据帧将具有所有必需的索引，但列值将为NAN。

3)使用索引对数据框进行排序

4)调用pandas.interpolate方法来填充之间的值。您可以在此方法中选择不同的参数，例如插值类型。有关更多详细信息，请参阅文档