Question

我有以下数据：

                              MTU (CET)  Day-ahead Price [EUR/MWh]
0   09.10.2017 00:00 - 09.10.2017 01:00                      43.13
1   09.10.2017 01:00 - 09.10.2017 02:00                      34.80
2   09.10.2017 02:00 - 09.10.2017 03:00                      33.31
3   09.10.2017 03:00 - 09.10.2017 04:00                      32.24
              .......
22  09.10.2017 22:00 - 09.10.2017 23:00                      49.06
23  09.10.2017 23:00 - 10.10.2017 00:00                      38.46

我希望每5分钟获得一次数据。使用：

    price = pd.read_csv(price_data)
    price_x = price.set_index(pd.DatetimeIndex(price['MTU (CET)'].str[:-19]))
    price2 = price_x.resample('300S').pad()

我得到以下数据：

2017-09-10 00:00:00    43.13
2017-09-10 00:05:00    43.13
2017-09-10 00:10:00    43.13
                   ...  

2017-09-10 22:45:00    49.06
2017-09-10 22:50:00    49.06
2017-09-10 22:55:00    49.06
2017-09-10 23:00:00    38.46

但是，对于23:00到00:00之间的分钟，价格也应该是38.46。有谁知道如何帮忙？

Answer 1

您需要手动添加下一小时的最后一行以及iloc所选的最后一行数据：

price_x = price.set_index(pd.DatetimeIndex(price['MTU (CET)'].str[:-19]))
price_x.loc[price_x.index[-1] + pd.Timedelta(1, unit='h')] = price_x.iloc[-1]

print (price_x.tail(3))

                     Day-ahead Price [EUR/MWh]  
MTU (CET)                                       
2017-09-10 22:00:00                      49.06  
2017-09-10 23:00:00                      38.46  
2017-09-11 00:00:00                      38.46

price2 = price_x.resample('300S').pad()
print (price2.tail(20))

                     Day-ahead Price [EUR/MWh]  
MTU (CET)                                       
2017-09-10 22:25:00                      49.06  
2017-09-10 22:30:00                      49.06  
2017-09-10 22:35:00                      49.06  
2017-09-10 22:40:00                      49.06  
2017-09-10 22:45:00                      49.06  
2017-09-10 22:50:00                      49.06  
2017-09-10 22:55:00                      49.06  
2017-09-10 23:00:00                      38.46  
2017-09-10 23:05:00                      38.46  
2017-09-10 23:10:00                      38.46  
2017-09-10 23:15:00                      38.46  
2017-09-10 23:20:00                      38.46  
2017-09-10 23:25:00                      38.46  
2017-09-10 23:30:00                      38.46  
2017-09-10 23:35:00                      38.46  
2017-09-10 23:40:00                      38.46  
2017-09-10 23:45:00                      38.46  
2017-09-10 23:50:00                      38.46  
2017-09-10 23:55:00                      38.46  
2017-09-11 00:00:00                      38.46

将小时数据上采样到熊猫中的5分钟数据

1 个答案: