python - Pandas DataFrame 重新索引到最近的

Question

我在下面添加了一个“非均匀列采样”案例。

均匀列采样

想象一下下面的数据集:

         x    y
t              
0.010  1.0  NaN
0.015  NaN  5.0
0.022  3.0  NaN
0.023  NaN  4.0
0.031  5.0  NaN
0.032  NaN  7.0

目标是重新索引该数据到一个公共(public)采样间隔，并关联最近的采样点。即，返回:

         x    y
t              
0.01  1.0  5.0
0.02  3.0  4.0
0.03  5.0  7.0

我尝试使用 pandas DataFrame.reindex 方法进行此操作。但是，它似乎不起作用。这是一个例子:

import pandas as pd
import numpy as np

data_dict = {'t':[0.01  , 0.015 , 0.022 , 0.023 , 0.031 , 0.032],
             'x':[   1  , np.nan, 3     , np.nan, 5     , np.nan],
             'y':[np.nan, 5     , np.nan, 4     , np.nan, 7] }
df = pd.DataFrame(data_dict)
df.set_index('t', inplace=True)
df.reindex([0.01, 0.02, 0.03], method='nearest', tolerance=0.01)

结果是:

        x   y
t            
0.01  1.0 NaN
0.02  3.0 NaN
0.03  5.0 NaN

我的问题是:

1. 这是 reindex 方法的预期用例吗
2. 如何实现？

非均匀列采样

想象一下这个数据集:

         x    y
t              
0.010  1.0  NaN
0.022  3.0  NaN
0.023  NaN  5.0
0.031  5.0  NaN
0.039  NaN  7.0
0.041  4.0  NaN

在这种情况下，列的采样频率确实不同，但我们希望将它们重新索引到一个共同的时间尺度。如何应用重建索引来获得以下内容:

         x    y
t              
0.010  1.0  NaN
0.020  3.0  5.0
0.030  5.0  NaN
0.040  4.0  7.0

同样的两个问题。

Answer 1

您可以对每列进行重新索引，预先删除 NaN，然后​​将这些片段重新组合在一起:

t = [0.01, 0.02, 0.03]
df2 = pd.concat(
    map(lambda c: df[c].dropna().reindex(t, method='nearest', tolerance=0.01),
        df.columns),
    axis=1
)