我的列中有pandas.DataFrame
个时间戳。这些值是以纪元为单位,相隔0.1秒。像1488771900.100000, 1488771900.200000
等值。但是,缺少值。所以我有1488794389.500000
然后1488794389.900000
,其间有3个缺失值。我想在数据框中插入行,在此列中的最大值和最小值之间缺少值。因此,如果min为1488771900.000000
且max为1488794660.000000
,我想插入所有值相隔0.1秒的行和所有其他列中的NA。
我在link看到了答案,但无法复制相同内容。
如何执行此操作?
答案 0 :(得分:2)
您可以使用pandas.DataFrame.resample
填写遗失的时间。需要注意的是,数据框需要pandas.DateTimeIndex
。在您的情况下,时间可能存储为自纪元以来的秒数浮点数,并且需要在重新采样之前进行转换。这是一个执行该操作的函数。
<强>代码:强>
import datetime as dt
import pandas as pd
def resample(dataframe, time_column, sample_period):
# make a copy of the dataframe
dataframe = dataframe.copy()
# convert epoch times to datetime
dataframe.time = dataframe.time.apply(
lambda ts: dt.datetime.fromtimestamp(ts))
# make the datetimes into an index
dataframe.set_index(time_column, inplace=True)
# resample to desired period
dataframe = dataframe.resample(sample_period).asfreq().reset_index()
# convert datetimes back to epoch
epoch = dt.datetime.fromtimestamp(0)
dataframe.time = dataframe.time.apply(
lambda ts: (ts - epoch).total_seconds())
return dataframe
测试代码:
values = [
(1488771900.10, 'a'),
(1488771900.20, 'b'),
(1488771900.30, 'c'),
(1488771900.60, 'f'),
]
columns = ['time', 'value']
df = pd.DataFrame(values, columns=columns)
print(df)
new_df = resample(df, 'time', '100ms')
print(new_df)
<强>结果:强>
time value
0 1.488772e+09 a
1 1.488772e+09 b
2 1.488772e+09 c
3 1.488772e+09 f
time value
0 1.488772e+09 a
1 1.488772e+09 b
2 1.488772e+09 c
3 1.488772e+09 NaN
4 1.488772e+09 NaN
5 1.488772e+09 f