Question

我有一些系列数据是pandas的.groupby和.aggregate函数的产物。为简单起见，我使用了系列的一部分，因为它们要大得多。另请注意，索引间隔是半不规则的

index       T_degC
1590000     94.766390
2870000     94.792032
4150000     94.809170
5430000     94.820314
7990000     94.829617
10550000    94.831792
15670000    94.824710
20790000    94.812653

我想要实现的是插入索引值（以秒为单位的时间）和温度。从我能够收集到的，我应该重新索引以创建＆＃34;插槽＆＃34;然后插入T_degC值。类似的东西（在这种情况下为n = 2）：

    index       T_degC
    ........
    1590000     94.766390
(new index)     Nan
(new index)     Nan
    2870000     94.792032
(new index)     Nan
(new index)     Nan
    4150000     94.809170
(new index)     Nan
(new index)     Nan
    5430000     94.820314
    .............

首先

然后插入并获取

    index       T_degC
........
    1590000     94.766390
(new index)     (new value)
(new index)     (new value)
    2870000     94.792032
(new index)     (new value)
(new index)     (new value)
    4150000     94.809170
(new index)     (new value)
(new index)     (new value)
    5430000     94.820314
.............

所以问题归结为：如何在原始索引之间添加n个新索引，然后插入温度值？由于原始索引是半不规则的，因此时间间隔（即每1000秒）是不可取的。

试过这样的事情：

foo = data.T_degC.reindex(index=np.arange(data.index.min(),data.index.max(), 1000))

但是它只会覆盖现有索引并丢失我的原始值，加上它并没有真正在原始索引之间添加n个值新值....

通过在现有索引之间添加n个新索引来插值系列数据索引（秒）

0 个答案: