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blahahaaahahaa
Asked: 2024-12-14 05:10:24 +0800 CST

为步长值插入时间序列数据

  • 772

我有如下时间序列数据（mm/dd hh:mm）：

3.100   12/14 05:42
3.250   12/14 05:24
3.300   12/14 05:23
3.600   12/14 02:45
3.700   12/13 10:54
3.600   12/12 13:19
3.900   12/12 10:43

我需要以 1 分钟为间隔进行插值。这将是一个步骤图，因此值应该相同，直到新值。

python

2 个回答

  1. 如果 df 是给定的具有 7 行的数据框，

    df.set_index('date', inplace=True)  # date as index

    创建主数据框 df2，每分钟一行

    timestamps = pd.date_range('2024-12-12 10:43', '2024-12-14 05:42', freq='1min') 
df2 = pd.DataFrame({'value': np.nan}, index=timestamps)

df2.loc[df.index] = df  # fill with the known values in df
df2['value'].fillna(method='ffill', inplace=True)  # forward fill the missing values (bfill for backfoward)

display(df2[-25:-15])

    水库

    • 0
  2. Best Answer

    如果您的目标是制作阶梯图，则无需插值，只需使用matplotlib.pyplot.step：

    import matplotlib.pyplot as plt

s = pd.Series(['12/14 05:42', '12/14 05:24', '12/14 05:23', '12/14 02:45', '12/13 10:54', '12/12 13:19', '12/12 10:43'],
              index=[3.1, 3.25, 3.3, 3.6, 3.7, 3.6, 3.9])

plt.step(pd.to_datetime(s, format='%m/%d %H:%M'), s.index)

    注意：这里假设值是索引，日期是系列的值，这有点违反直觉。最好使用日期作为索引。

    输出：

    熊猫系列的步进图，无插值

    另外，请注意，如果没有年份，则在转换为日期时间时默认使用 1900 年，这可能是不必要的。最好明确添加确切的年份。

    如果您确实想插值，请使用日期作为索引并asfreq：

    s = pd.Series([3.1, 3.25, 3.3, 3.6, 3.7, 3.6, 3.9],
              index=['12/14 05:42', '12/14 05:24', '12/14 05:23', '12/14 02:45', '12/13 10:54', '12/12 13:19', '12/12 10:43'])

s.index = pd.to_datetime(s.index, format='%m/%d %H:%M')

out = s.asfreq('min', method='ffill')

    输出：

    1900-12-12 10:43:00    3.9
1900-12-12 10:44:00    3.6
1900-12-12 10:45:00    3.6
1900-12-12 10:46:00    3.6
1900-12-12 10:47:00    3.6
                      ... 
1900-12-14 05:38:00    3.1
1900-12-14 05:39:00    3.1
1900-12-14 05:40:00    3.1
1900-12-14 05:41:00    3.1
1900-12-14 05:42:00    3.1
Freq: T, Length: 2580, dtype: float64
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