Question

我有一个数据帧df_60，其时间间隔为60分钟。另一个粒度为30分钟的df_30。我想将值从df_60的一列移到df_30的一列，并保持该值出现的持续时间。

所以说我有一个日期2011-01-05 00:00:00 0，一个小时粒度，并且它在val列中的值为1。如何“填写” 30分钟的值60分钟数据框中的某列始终等于x？

的时间范围

>>>df_60
dt_hr_idx           val #here val = 1 for times between 2am and 4am
2011-01-05 00:00:00 0
2011-01-05 01:00:00 0
2011-01-05 02:00:00 1
2011-01-05 03:00:00 1
2011-01-05 04:00:00 0

>>>df_30
dt_hlaf_hr_idx      val #df_30 val column is currently blank
2011-01-05 00:00:00 0
2011-01-05 00:30:00 0
2011-01-05 01:00:00 0
2011-01-05 01:30:00 0
2011-01-05 02:00:00 0
2011-01-05 02:30:00 0
2011-01-05 03:00:00 0
2011-01-05 03:30:00 0
2011-01-05 04:00:00 0

#desired df
df_30
dt_hlaf_hr_idx      val  #val should be 1 for values between 2am and 4am
2011-01-05 00:00:00 0
2011-01-05 00:30:00 0
2011-01-05 01:00:00 0
2011-01-05 01:30:00 0
2011-01-05 02:00:00 1
2011-01-05 02:30:00 1
2011-01-05 03:00:00 1
2011-01-05 03:30:00 1
2011-01-05 04:00:00 0

我可以通过循环破解某些东西，但是有没有理智的方法？

谢谢。

Answer 1

将Series.reindex与ffill一起使用：

df = df_60.reindex(df_30.index, method='ffill')
print (df)
                     val
2011-01-05 00:00:00    0
2011-01-05 00:30:00    0
2011-01-05 01:00:00    0
2011-01-05 01:30:00    0
2011-01-05 02:00:00    1
2011-01-05 02:30:00    1
2011-01-05 03:00:00    1
2011-01-05 03:30:00    1
2011-01-05 04:00:00    0

使用merge_asof的另一种解决方案：

df = pd.merge_asof(df_30, df_60, left_index=True, right_index=True)
print (df)
                     val_x  val_y
2011-01-05 00:00:00      0      0
2011-01-05 00:30:00      0      0
2011-01-05 01:00:00      0      0
2011-01-05 01:30:00      0      0
2011-01-05 02:00:00      0      1
2011-01-05 02:30:00      0      1
2011-01-05 03:00:00      0      1
2011-01-05 03:30:00      0      1
2011-01-05 04:00:00      0      0

根据时间粒度在2个数据帧之间传输值

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