- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我有一个数据帧,代表 1 秒的数据,应该以 100 Hz 的频率进行采样。
我愿意1) 以 10 毫秒的速率对每列使用“avg”方法进行重新采样,2) 在缺失时根据插值方法添加额外的行,如下所示:
DF_输入:
ephoc_as_datatime att1 att2
2000-01-01 11:22:37.130 0 4
2000-01-01 11:22:37.138 1 5
2000-01-01 11:22:37.149 2 6
2000-01-01 11:22:37.156 3 7
2000-01-01 11:22:37.165 4 8
2000-01-01 11:22:37.168 5 9
2000-01-01 11:22:37.169 3 7
2000-01-01 11:22:37.567 7 3
2000-01-01 11:22:38.120 8 4
DF_输出:
ephoc_as_datatime att1 att2
2000-01-01 11:22:37.130 0 4
2000-01-01 11:22:37.140 1 5
2000-01-01 11:22:37.150 2 6
2000-01-01 11:22:37.160 3 7
2000-01-01 11:22:37.170 4 8
....adding the missing one
2000-01-01 11:22:37.570 7 3
....adding the missing one
2000-01-01 11:22:38.120 8 4
我知道我应该使用resample
和interpolate
。请提出任何建议,我们将不胜感激。
非常感谢,此致,卡洛
最佳答案
我认为你需要resample
通过 10L
持续 10ms
,interpolate
:
#if necessary convert to datetimes
#df['ephoc_as_datatime'] = pd.to_datetime(df['ephoc_as_datatime'])
df = df.resample('10L', on='ephoc_as_datatime').mean().interpolate()
print (df.head(20))
att1 att2
ephoc_as_datatime
2000-01-01 11:22:37.130 0.500 4.500
2000-01-01 11:22:37.140 2.000 6.000
2000-01-01 11:22:37.150 3.000 7.000
2000-01-01 11:22:37.160 4.000 8.000
2000-01-01 11:22:37.170 4.075 7.875
2000-01-01 11:22:37.180 4.150 7.750
2000-01-01 11:22:37.190 4.225 7.625
2000-01-01 11:22:37.200 4.300 7.500
2000-01-01 11:22:37.210 4.375 7.375
2000-01-01 11:22:37.220 4.450 7.250
2000-01-01 11:22:37.230 4.525 7.125
2000-01-01 11:22:37.240 4.600 7.000
2000-01-01 11:22:37.250 4.675 6.875
2000-01-01 11:22:37.260 4.750 6.750
2000-01-01 11:22:37.270 4.825 6.625
2000-01-01 11:22:37.280 4.900 6.500
2000-01-01 11:22:37.290 4.975 6.375
2000-01-01 11:22:37.300 5.050 6.250
2000-01-01 11:22:37.310 5.125 6.125
2000-01-01 11:22:37.320 5.200 6.000
详细信息:
print(df.resample('10L', on='ephoc_as_datatime').mean().head(20))
att1 att2
ephoc_as_datatime
2000-01-01 11:22:37.130 0.5 4.5
2000-01-01 11:22:37.140 2.0 6.0
2000-01-01 11:22:37.150 3.0 7.0
2000-01-01 11:22:37.160 4.0 8.0
2000-01-01 11:22:37.170 NaN NaN
2000-01-01 11:22:37.180 NaN NaN
2000-01-01 11:22:37.190 NaN NaN
2000-01-01 11:22:37.200 NaN NaN
2000-01-01 11:22:37.210 NaN NaN
2000-01-01 11:22:37.220 NaN NaN
2000-01-01 11:22:37.230 NaN NaN
2000-01-01 11:22:37.240 NaN NaN
2000-01-01 11:22:37.250 NaN NaN
2000-01-01 11:22:37.260 NaN NaN
2000-01-01 11:22:37.270 NaN NaN
2000-01-01 11:22:37.280 NaN NaN
2000-01-01 11:22:37.290 NaN NaN
2000-01-01 11:22:37.300 NaN NaN
2000-01-01 11:22:37.310 NaN NaN
2000-01-01 11:22:37.320 NaN NaN
关于python - 重新排序并添加缺失的行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49450714/
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