熊猫使用新长度插值数据帧

Question

我有一个数据帧，包含Datetime，lat，lon，z列。我正在从csv文件中读取数据，因此设置日期时间不起作用。时间间隔为6小时，但我想将数据线性插值到小时间隔。

围棋从

 'A'    'B' 'C' 'D' 
0 2010-09-13 18:00:00 16.3 -78.5 1 
1 2010-09-14 00:00:00 16.6 -79.8 6 
2 2010-09-14 06:00:00 17.0 -81.1 12 

要

 'A'    'B' 'C' 'D' 
1 2010-09-13 18:00:00 16.3 -78.5 1  
2 2010-09-13 19:00:00 16.35 -78.7 2 
3 2010-09-13 20:00:00 16.4 -78.9 3 
4 2010-09-13 21:00:00 16.45 -79.1 4 
5 2010-09-13 22:00:00 16.5 -79.3 5 
.... 

我已经使用插值命令尝试，但也有对数据帧的新长度没有参数。

df.interpolate(method='linear') 

我在想，我可以使用的.loc包括在数据帧每一行之间的5行的NaN，然后​​使用插值功能，但似乎像一个坏的解决方法。

解决方案 如果您的初始列未作为日期时间导入，则使用DatetimeIndex可消除与其他列的关联。

i = pd.DatetimeIndex(start=df['A'].min(), end=df['A'].max(), freq='H') 
df = df.reindex(i).interpolate() 
print(df) 

给出正确答案。

Answer 1

i = pd.DatetimeIndex(start=df.index.min(), end=df.index.max(), freq='H') 
df = df.reindex(i).interpolate() 
print(df) 

输出

2010-09-13 18:00:00 16.300000 -78.500000 
2010-09-13 19:00:00 16.350000 -78.716667 
2010-09-13 20:00:00 16.400000 -78.933333 
2010-09-13 21:00:00 16.450000 -79.150000 
2010-09-13 22:00:00 16.500000 -79.366667 

1. 创建使用DatetimeIndex（docs）所需频率的新指标。

2. reindex（docs）与这个新索引。默认情况下，新索引的值为np.nan。

3. interpolate（docs）填写这些缺失的值。您可以提供method kwarg来确定如何完成插值。