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重采样数据帧和插值返回NaN[重复]

pandas-resample interpolation numpy pandas python

Mykola Zotko · 技术社区 · 5 年前

import io
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = io.StringIO('''\
Values
1992-08-27 07:46:48,1
1992-08-27 08:00:48,2
1992-08-27 08:33:48,4
1992-08-27 08:43:48,3
1992-08-27 08:48:48,1
1992-08-27 08:51:48,5
1992-08-27 08:53:48,4
1992-08-27 08:56:48,2
1992-08-27 09:03:48,1
''')
s = pd.read_csv(data, squeeze=True)
s.index = pd.to_datetime(s.index)

res = s.resample('4s').interpolate('linear')
print(res)
plt.plot(res, '.-')
plt.plot(s, 'o')
plt.grid(True)

1992-08-27 07:46:48    1.000000
1992-08-27 07:46:52    1.004762
1992-08-27 07:46:56    1.009524
1992-08-27 07:47:00    1.014286
1992-08-27 07:47:04    1.019048
1992-08-27 07:47:08    1.023810
1992-08-27 07:47:12    1.028571
....

但如果我把重采样改成 '5s'

1992-08-27 07:46:45   NaN
1992-08-27 07:46:50   NaN
1992-08-27 07:46:55   NaN
1992-08-27 07:47:00   NaN
1992-08-27 07:47:05   NaN
1992-08-27 07:47:10   NaN
1992-08-27 07:47:15   NaN
....

为什么?

0 回复 | 直到 8 年前

piRSquared 8 年前

方案1
'4s' 与现有索引完全一致。当你 resample ,则可以从旧序列中获得表示,并可以进行插值。您要做的是创建一个索引,它是旧索引与新索引的并集。然后使用新索引进行插值和重新索引。

oidx = s.index
nidx = pd.date_range(oidx.min(), oidx.max(), freq='5s')
res = s.reindex(oidx.union(nidx)).interpolate('index').reindex(nidx)
res.plot(style='.-')
s.plot(style='o')

方案2A
如果你愿意放弃准确性,你可以 ffill 限制为 1

res = s.resample('5s').ffill(limit=1).interpolate()
res.plot(style='.-')
s.plot(style='o')

bfill

res = s.resample('5s').bfill(limit=1).interpolate()
res.plot(style='.-')
s.plot(style='o')

方案3
中等复杂度和准确性

nidx = pd.date_range(oidx.min(), oidx.max(), freq='5s')
res = s.reindex(nidx, method='nearest', limit=1).interpolate()
res.plot(style='.-')
s.plot(style='o')