Python pandas插值系列

Question

我的 csv 文件中的数据显示为:

  DateTime       Temp
10/1/2016 0:00  20.35491156
10/1/2016 1:00  19.75320845
10/1/2016 4:00  17.62411292
10/1/2016 5:00  18.30190001
10/1/2016 6:00  19.37101638

我正在从 csv 文件中读取此文件:

import numpy as np
import pandas as pd
d2 = pd.Series.from_csv(r'C:\PowerCurve.csv')
d3 = d2.interpolate(method='time')

我的目标是使用基于附近值的插值来填充缺失的 2 小时和 3 小时。即每次有缺失数据时，它都应该进行插值。

但是，d3 不显示任何插值。

编辑:根据下面的建议，我的 Python 2.7 仍然出错。我正在尝试以下操作:

import pandas as pd
d2 = pd.Series.from_csv(r'C:\PowerCurve.csv')
d2.set_index('DateTime').resample('H').interpolate()

错误是:

File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 2672, in __getattr__
    return object.__getattribute__(self, name)
AttributeError: 'Series' object has no attribute 'set_index'

Answer 1

使用resample with datetime as index并使用resampling的方法之一适合您的需要。例如:

df.set_index('DateTime').resample('1H').pad()
Out[23]: 
                          Temp
DateTime                      
2016-10-01 00:00:00  20.354912
2016-10-01 01:00:00  19.753208
2016-10-01 02:00:00  19.753208
2016-10-01 03:00:00  19.753208
2016-10-01 04:00:00  17.624113
2016-10-01 05:00:00  18.301900
2016-10-01 06:00:00  19.371016