pandas resample interpolate正在生成NaNs

Question

从this example修改：

import io
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = io.StringIO('''\
Values
1992-08-27 07:46:48,1
1992-08-27 08:00:48,2
1992-08-27 08:33:48,4
1992-08-27 08:43:48,3
1992-08-27 08:48:48,1
1992-08-27 08:51:48,5
1992-08-27 08:53:48,4
1992-08-27 08:56:48,2
1992-08-27 09:03:48,1
''')
s = pd.read_csv(data, squeeze=True)
s.index = pd.to_datetime(s.index)

res = s.resample('4s').interpolate('linear')
print(res)
plt.plot(res, '.-')
plt.plot(s, 'o')
plt.grid(True)

按预期工作：

1992-08-27 07:46:48    1.000000
1992-08-27 07:46:52    1.004762
1992-08-27 07:46:56    1.009524
1992-08-27 07:47:00    1.014286
1992-08-27 07:47:04    1.019048
1992-08-27 07:47:08    1.023810
1992-08-27 07:47:12    1.028571
....

但如果我将重新采样更改为'5s'，则只会生成NaN：

1992-08-27 07:46:45   NaN
1992-08-27 07:46:50   NaN
1992-08-27 07:46:55   NaN
1992-08-27 07:47:00   NaN
1992-08-27 07:47:05   NaN
1992-08-27 07:47:10   NaN
1992-08-27 07:47:15   NaN
....

为什么？

Answer 1

选项1
这是因为'4s'与您现有的索引完美对齐。当您resample时，您可以从旧系列中获得代码并进行插值。您要做的是创建一个索引，它是旧索引与新索引的并集。然后使用新索引进行插值和重新索引。

oidx = s.index
nidx = pd.date_range(oidx.min(), oidx.max(), freq='5s')
res = s.reindex(oidx.union(nidx)).interpolate('index').reindex(nidx)
res.plot(style='.-')
s.plot(style='o')

选项2A
如果您愿意放弃准确性，可以ffill限制1

res = s.resample('5s').ffill(limit=1).interpolate()
res.plot(style='.-')
s.plot(style='o')

选项2B
与bfill

相同

res = s.resample('5s').bfill(limit=1).interpolate()
res.plot(style='.-')
s.plot(style='o')

选项3
中级复杂性和准确性

nidx = pd.date_range(oidx.min(), oidx.max(), freq='5s')
res = s.reindex(nidx, method='nearest', limit=1).interpolate()
res.plot(style='.-')
s.plot(style='o')