Pandas数据帧：使用线性插值重新采样

Question

我正在尝试使用一个相当基本的重采样方法来处理pandas数据帧。我的数据框df由日期时间条目索引并包含价格

                               price
datetime                            
2000-08-16 09:29:55.755000  7.302786
2000-08-16 09:30:10.642000  7.304059
2000-08-16 09:30:26.598000  7.304435
2000-08-16 09:30:41.372000  7.304314
2000-08-16 09:30:56.718000  7.304334

我想将其缩减到5分钟。使用

df.resample(rule='5Min',how='last',closed='left')

在我的数据中取最近点5分钟的倍数;类似

df.resample(rule='5Min',how='first',closed='left')

将关闭点向右移动。 但是，我想在左右两点之间进行线性插值，例如，如果我的df包含两个连续的条目

time t1, price p1
time t2, price p2

和

t1<t<t2 where t is a multiple of 5min

然后重新采样的数据帧应该有条目

time t, price p1+(t-t1)/(t2-t1)*(p2-p1)

Answer 1

尝试创建两个独立的数据帧，reset_index它们（因此它们具有相同的数字索引），fillna，然后在df1和df2上进行数学运算。 e.g：

df1 = df.resample(rule='5Min',how='last',closed='left').reset_index().fillna(method='ffill')
df2 = df.resample(rule='5Min',how='first',closed='left').reset_index().fillna(method='ffill')

dt = df1.datetime - df2.datetime
px_fld = df1.price + ...

这样的事情应该可以解决问题。