python - 基于日期时间索引 Pandas 每 12 小时合并数据框和填充列？

Question

我有 2 个数据框:

“df”有一个日期时间索引:

对于相同的日期和第一个数据帧，“df2”每十二小时有一列:

我试图保留 12 小时列，并在每 12 小时之间填充合并的数据框值。

对于整日，可以通过创建基于索引的天数列来合并:

df2['day'] = df.index.date

然后合并两者:

df3 = pd.merge(df2, df,
         on = ['day','short_id'],
         how = 'inner')

但是，我找不到每 12 小时创建一个列并在其间填充数据的解决方法，因为这只适用于几天，而不是半天

df2['day'] = df.index.date

Answer 1

您还可以轻松地将日期时间列四舍五入到合理的频率，在本例中为每 12 小时一次。

import pandas as pd
test = pd.DataFrame({'time': ['2017-07-28 20:17:56','2017-07-28 10:17:56', '2017-07-28 00:17:56']})
test['time'] = pd.to_datetime(test.time)

test.time.dt.round('12h')

0   2017-07-29 00:00:00
1   2017-07-28 12:00:00
2   2017-07-28 00:00:00
Name: time, dtype: datetime64[ns]