熊猫 - 随时间重采样和插值float64

Question

我想重新采样和插入熊猫系列。不过我的索引是这样float64的：

 Value 
Time   
0.0  0.00 
0.0  0.00 
0.0  0.00 
0.0  0.00 
0.0  0.00 
0.1  0.00 
0.2  0.00 
0.3  0.00 
0.4  0.00 
0.5  0.00 
0.6  0.00 
0.7  0.00 
0.8  0.00 
0.9  0.00 
1.0  0.00 

这是我系列的开始。 我不得不使用这样的事情upsampled = series.resample('D')，但我不能找到合适的字母代替d，我有以下消息：

TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Float64Index' 

我没有成功改变float64。但是没有其他的方法可以只用浮点数来插入。 谢谢。

Answer 1

我想你可以转换花车to_timedelta然后可以使用resample与像sum或mean一些聚合函数：

df.index = pd.to_timedelta(df.index, unit='ms') 
df = df.resample('d')['Value'].sum() 

---

df = df.resample('d')['Value'].mean() 

Answer 2

你收到的错误告诉你熊猫想要一个基于时间的索引。用熊猫进行重采样只能在时间日期格式下使用。你也可以将浮点数转换为时间和日期格式，但在你的例子中似乎不合适。其他和（首选）选择是使用像SciPy的的signal.resample这需要在numpy的数组：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.resample.html